比例的卡方检验
创始人
2024-12-15 22:01:25
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要进行比例的卡方检验,可以使用python中的scipy库进行计算。以下是一个示例代码:

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个2x2的列联表,用于比例的卡方检验
observed = np.array([[10, 20], [30, 40]])

# 执行比例的卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出结果
print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p)
print("自由度:", dof)
print("期望值:", expected)

在这个示例中,我们创建了一个2x2的列联表,其中包含了观察到的频数。然后,我们使用chi2_contingency函数执行比例的卡方检验。返回的结果中,chi2是卡方值,p是p值,dof是自由度,expected是期望值。

根据检验结果,你可以根据p值来判断是否拒绝原假设。如果p值小于设定的显著性水平(通常是0.05),则可以拒绝原假设,即认为两个比例存在显著差异。

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