pass样本量计算卡方检验

在进行卡方检验时，我们需要考虑到两个因素：样本量和显著性水平。样本量是指我们研究的样本数量，显著性水平是指我们接受或拒绝零假设的临界值。

对于卡方检验而言，样本量的大小会影响检验的结果。通常情况下，样本量越大，卡方值越大，P值越小，检验结果越显著。

下面是计算卡方检验样本量的公式：

n = (Zα/2 + Zβ)² × (p1 × q2 + p2 × q1) / (p1 - p2)²

其中，n是样本量，Zα/2和Zβ分别是显著性水平和检验功效所对应的Z值，p1和p2是两个因素的比例，q1和q2是两个因素的互补比例。

需要注意的是，卡方检验要求每个单元格中的预期频数大于等于5，因此在计算样本量时，需要确保每个单元格中的样本量都满足这个要求。如果某些单元格的样本量不满足这个要求，可以通过增加总样本量或者调整样本分配来解决这个问题。

相关问题

python卡方检验样本量

### Python 中进行卡方检验时确定合适样本量的方法

在执行卡方检验之前，确保拥有足够的样本量对于获得可靠的结果至关重要。通常情况下，当期望频率低于5时，可能会影响卡方检验的有效性[^2]。

为了评估适合的样本大小，在设计研究阶段可以考虑使用功效分析工具如 `statsmodels` 库中的 `GofChisquarePower` 类来进行计算。这允许基于指定的效果尺寸、显著水平（alpha）、统计效能（power），以及自由度来估计所需的最小样本数量。

下面是一个简单的例子展示如何利用 `statsmodels` 来估算给定条件下所需的最大单元格期望计数值不超过总观测次数5%的情况下所需要的最少观察数目：

import numpy as np
from statsmodels.stats.power import GofChisquarePower

effect_size = 0.3  # 效应大小可以根据具体应用场景调整
alpha = 0.05       # 显著性水平通常是0.05
desired_power = 0.8  # 统计效力一般取值为0.8或更高
degrees_of_freedom = (rows-1)*(cols-1)  # 自由度取决于列联表维度

analysis = GofChisquarePower().solve_power(effect_size=effect_size,
                                          alpha=alpha,
                                          power=desired_power,
                                          n_bins=None)

min_sample_size_per_cell = analysis / degrees_of_freedom * 0.95  # 调整因子以满足最大预期计数<5%
total_min_samples_needed = min_sample_size_per_cell * rows * cols

print(f"每组至少需要 {int(np.ceil(min_sample_size_per_cell))} 个样本.")
print(f"总共需要大约 {int(total_min_samples_needed)} 个独立观察值才能达到所选条件下的适当功率.")

此代码片段展示了如何通过设定特定的研究参数并应用功效分析技术来推断出合理的最低样本规模需求。需要注意的是，这里的效应大小应当依据实际情况而定；如果不确定，则可以从文献回顾或其他先验信息中获取指导。

计算卡方检验的python代码 csdn

卡方检验（Chi-Square Test）是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联。在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来进行卡方检验的计算。

具体的Python代码如下：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建一个二维的数据表格，表示两个分类变量的频数
observed = [[10, 20, 30],
            [15, 25, 35]]

# 进行卡方检验，返回计算出的卡方值、p值、自由度以及期望频数
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出计算结果
print("卡方值: ", chi2)
print("p值: ", p)
print("自由度: ", dof)
print("期望频数: ", expected)

以上代码中，`observed`表示一个二维数据表格，其中每个元素表示两个分类变量的频数。`chi2_contingency`函数用于进行卡方检验的计算，返回卡方值、p值、自由度以及期望频数。最后，通过`print`语句将计算结果输出到控制台。

需要注意的是，输入的数据应该满足卡方检验的要求，即数据表格至少为 2x2 的维度。如果数据维度不满足要求，可能会导致程序报错或者结果不准确。

此外，还可以通过`chi2_contingency`函数的`correction`参数控制是否进行校正，默认值为True，建议保持默认。校正可以对小样本情况下的卡方检验结果进行修正。

以上是用Python实现卡方检验的代码，希望对你有帮助！