mk检验法z值具体的计算代码

M-K检验（McNemar's Test），也称为列联表X^2检验，通常用于比较两个分类变量在配对样本中的变化。Z值并不是直接计算的，它通常是通过McNemar's chi-squared test得到的统计量转换而来。这个统计量公式为：

\[ \chi^2 = |T - (R_1 + R_2)| \]

其中：
- \( T \) 是实际观察到的两个类别在两个状态下的频数总和。
- \( R_1 \) 和 \( R_2 \) 分别是期望频数，根据理论分布假设（比如独立性）计算出来。

然后，Z值通常使用下面的公式得到标准化形式：

\[ Z = \frac{\sqrt{n}\cdot\chi^2}{\sqrt{t(n-1)}} \]

其中：
- \( n \) 是配对样本的数量。
- \( t \) 是自由度，对于两行两列的表格通常是1。

计算Z值的过程一般涉及到查表或者使用软件工具，因为它们需要特定的正态分布函数来计算概率密度。在编程中，可以使用Python的scipy.stats模块或R语言中的`chisq.test()`函数来完成。

如果你需要编写代码，这里是一个简单的Python示例（使用pandas库处理数据）：

import pandas as pd
from scipy.stats import chisquare

# 假设df是包含配对数据的DataFrame，列A和列B分别表示两种状态
data = pd.DataFrame({'Category A': [a1, a2, ...], 'Category B': [b1, b2, ...]})

# 转换为列联表格式
table = data[['Category A', 'Category B']].pivot_table(index='Category A', columns='Category B', aggfunc=len)

# 计算χ²统计量
chi_square, p_value, dof, expected = chisquare(table.values.flatten())

# 根据dof计算Z值
n = table.sum().sum()
z_score = chi_square / ((n - 1) * (1 / table.sum(axis=1).sum() + 1 / table.sum(axis=0).sum()))

print("Chi-square:", chi_square)
print("Z-score:", z_score)