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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