Python卡方决策完整攻略

卡方检验（Chi-square Test）是一种用于比较两个分类变量之间差异的统计方法。在Python中，可以使用scipy.stats模块中的chi2_contingency()函数来实现卡方检验。在本攻略中，我们将回答以下问题：

• 什么是卡方检验？
• 为什么要进行卡方检验？
• 如何使用Python进行卡方检验？

什么是卡方检验？

卡方检验是一种基于计数数据的假设检验方法。在卡方检验中，我们需要将数据分为两个或更多的分类，并计算每个分类中的观察值和期望值之间的偏离程度。偏离程度越大，差异越显著，就越能拒绝原假设。

为什么要进行卡方检验？

卡方检验的主要作用是检查两个分类变量之间是否存在相关性。通过卡方检验，我们可以评估两个分类变量之间的关系的强度，并确定是否存在任何统计显著的关联。卡方检验适用于各种研究领域，包括医学，社会科学，市场研究等。

如何使用Python进行卡方检验？

以下是一个基本的卡方检验的代码：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 建立一个二维数组来表示数据
# 行表示性别，列表示是否抽烟
data = [[20, 30], [40, 55]]

# 进行卡方检验
# chi2：卡方值
# p：p值（显著性）
# dof：自由度
# ex：期望值
chi2, p, dof, ex = chi2_contingency(data)

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

这段代码中，我们建立了一个二维数组来表示两个分类变量之间的关系。我们使用chi2_contingency()函数来执行卡方检验，并将卡方值，p值，自由度和期望值存储在变量中。

以下是一个更具体的示例，说明如何使用卡方检验来检测两个分类变量之间的关系：

import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

# 将数据分成两个分类变量
smoker = df[df['smoker'] == 'yes']
non_smoker = df[df['smoker'] == 'no']

# 创建一个二维数组，将数据放入数组中
data = [[len(smoker[smoker['gender'] == 'male']), len(smoker[smoker['gender'] == 'female'])],
        [len(non_smoker[non_smoker['gender'] == 'male']), len(non_smoker[non_smoker['gender'] == 'female'])]]

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, ex = chi2_contingency(data)

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

在这个示例中，我们从一个CSV文件中读取数据，并将数据拆分成两个分类变量：吸烟和非吸烟。我们使用chi2_contingency()函数来执行卡方检验，并将卡方值，p值，自由度和期望值存储在变量中。最后，我们输出了结果。

通过这两个示例，我们可以看到如何使用Python进行卡方检验，这个过程相对简单易懂。