python实现excel卡方检验

可以使用Python的SciPy库来实现卡方检验。具体步骤如下：

1. 读取Excel数据

假设数据存储在一个名为data.xlsx的Excel文件中，第一列为观测值，第二列为期望值。可以使用pandas库来读取Excel数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')
observed_values = data.iloc[:, 0].tolist()
expected_values = data.iloc[:, 1].tolist()

2. 计算卡方值

from scipy.stats import chisquare

chisq, p = chisquare(observed_values, f_exp=expected_values)

其中，chisq为卡方值，p为P值。

3. 判断显著性水平

可以根据P值来判断卡方检验的显著性水平。通常取α=0.05作为显著性水平，即P值小于0.05时，拒绝原假设，认为两个变量有显著关联。

完整代码如下：

import pandas as pd
from scipy.stats import chisquare

data = pd.read_excel('data.xlsx')
observed_values = data.iloc[:, 0].tolist()
expected_values = data.iloc[:, 1].tolist()

chisq, p = chisquare(observed_values, f_exp=expected_values)

if p < 0.05:
    print("拒绝原假设，两个变量有显著关联")
else:
    print("接受原假设，两个变量无显著关联")

需要注意的是，卡方检验的前提是样本数据符合独立同分布的假设，如果样本数据不符合该假设，则卡方检验结果会失真。