利用SciPy库中的stats.chi2_contingency()函数检验以下两组样本，其中样本1实验100次成功20次，样本2实验200次成功44次。怎么检验显著性？

您好！针对您的问题，您需要先安装SciPy库，然后使用stats.chi2_contingency()函数进行检验。

以下是具体的步骤：

1.首先，导入需要的库和函数：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

2.将样本数据转为矩阵形式：

sample1 = np.array([[80,20],[156,44]])

其中，矩阵的每一行代表一个组，每一列代表一个类别。

3.运用stats.chi2_contingency()函数进行检验：

chi2, p, dof, ex = stats.chi2_contingency(sample1)

其中，chi2是卡方值，p是显著性水平，dof是自由度，ex是期望频数。

4.判断显著性：

根据p值来判断显著性，一般将p值小于0.05视为显著性差异。如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即认为两组数据存在显著性差异。

在本例中，根据样本数据得到的p值为0.013，小于0.05，说明两组数据存在显著性差异。

希望这个回答对您有所帮助！