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1、統(tǒng)計(jì)樣本的實(shí)際觀測值與理論推斷值之間的偏差程度,實(shí)際觀測值與理論推斷值之間的偏差程度決定了卡方值的大小。
卡方值越大,兩者的偏差程度越大;相反,兩者的偏差越??;如果兩個(gè)值完全相等,卡方值為0。
2、一般適用于自變量X為離散類型,由于變量Y為離散類別值,數(shù)據(jù)一般呈正態(tài)分布。
實(shí)例
從一所中學(xué)隨機(jī)抽取兩個(gè)班,調(diào)查他們對晚上自習(xí)的態(tài)度。甲班41人贊成,25人反對;乙班34人贊成,29人反對。這兩個(gè)班對晚上自習(xí)的態(tài)度是否有顯著差異。
from scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np
data = np.array([[41,25], [34,29]])
kt= chi2_contingency(data)
print('卡方值=%.4f, p值=%.4f, 自由度=%i expected_frep=%s'%kt)以上就是python卡方檢驗(yàn)的介紹,希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境:windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1,DELL G3電腦。
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