Python统计分析:[9]2因素卡方检验

2025-03-18 11:45:48

2因素卡方检验主要是检验两个因素之间是否存在关联,或者叫相互影响,我们举一个例子,学习成绩和性别有没有关系,我们首先想到的可能是方差分析来检验平均数的差异,但是如果我们拿到的数据是计数数据,比如成绩分为高分组和低分组,这样只能用卡方检验了。

引入相关模块,这里介绍一下Counter这个对象,它用于生成一个迭代器,关于迭代器你们百度一下;list可以生成一列表

Python统计分析:[9]2因素卡方检验
我们可以看到迭代器是一个itertools.chain
Python统计分析:[9]2因素卡方检验
那么这个迭代器生成的这个列表就是:
Python统计分析:[9]2因素卡方检验

了解了迭代器,我们下面就用Couter来生成我们需要的分类数据

Python统计分析:[9]2因素卡方检验

打印一下结果,看看具体的数据是啥样子的

Python统计分析:[9]2因素卡方检验
这是数据
Python统计分析:[9]2因素卡方检验

最后运行卡方检验

Python统计分析:[9]2因素卡方检验

首先输出的结果还是描述统计,括号内的数字表示期望值(根据虚无假设计算的值)

Python统计分析:[9]2因素卡方检验

接着是卡方检验

Python统计分析:[9]2因素卡方检验

这是最后得到的统计量

Python统计分析:[9]2因素卡方检验

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