皮马印第安人糖尿病数据集用卡方检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系代码

以下是使用Python进行卡方检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系的代码示例：

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# 读取数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 将BMI指数分组
data['BMI_group'] = pd.cut(data['BMI'], bins=[0, 18.5, 24, 28, 100], labels=['underweight', 'normal', 'overweight', 'obese'])

# 构建列联表
table = pd.crosstab(data['BMI_group'], data['Outcome'])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(table)

# 输出检验结果
print('卡方值为：', chi2)
print('P值为：', p)

在该代码中，我们首先使用pandas库读取皮马印第安人糖尿病数据集，然后将BMI指数分组，并使用pd.crosstab()函数构建列联表。接下来，我们使用scipy库中的stats.chi2_contingency()函数进行卡方检验，得到卡方值（chi2）和P值（p）。最后，我们输出检验结果。如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（即BMI指数与糖尿病患病率之间不存在显著性关系），接受备择假设（即BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系）。