计算卡方值是数据分析中的一个重要知识点，而 Python 也提供了相应的库进行计算。下面是使用 Python 计算卡方值的完整攻略。
什么是卡方值？
卡方值（Chi-Square Value）是一种统计量，用于计算观察值和期望值之间的差异程度，常用于独立性检验和拟合优度检验。在数据分析、机器学习等领域广泛应用。
计算卡方值的步骤
以下是使用 Python 计算卡方值的一般步骤：
- 构建数据表格，包括每个类别的实际观察值和期望值。
- 计算每个单元格的卡方值。
- 计算所有单元格的卡方值之和，得到总的卡方值。
Python 计算卡方值的库和函数
Python 通过 SciPy 库中的 stats 模块提供了卡方值的计算函数。其中， chi2_contingency 函数计算列联表的卡方值和 p 值， chisquare 函数计算单个数组的卡方值和 p 值。
以下是 chi2_contingency、chisquare 函数的语法和参数说明：
# chi2_contingency函数
scipy.stats.chi2_contingency(observed, correction=True, lambda_=None)
参数说明：
- observed：列联表（二维数组），存储每个类别的实际观察值，需要注意每行和每列的总和必须相等。
- correction：是否应用 Yates 校正，默认 True。
- lambda_：指定进行卡方值计算时所采用的独立检验方法。
返回值说明：
- 卡方值
- p 值
- 自由度
- 期望值
# chisquare 函数
scipy.stats.chisquare(f_obs, f_exp=None, ddof=0, axis=None)
参数说明：
- f_obs：观察数组（一维或多维数组），存储每个类别的实际观察值。
- f_exp：期望数组（一维或多维数组），存储每个类别的期望值，默认使用 f_obs 计算期望值。
- ddof：自由度的减少量，默认为 0，仅用于多维数组。
- axis：计算的轴向。
返回值说明：
- 卡方值
- p 值
卡方值计算示例
列联表的卡方值计算
下面是一个简单的示例，演示如何用 Python 计算列联表的卡方值。
假设我们有一个这样的数据表格（行表示性别，列表示车型，数字表示数量），并希望计算行和列之间的独立性是否存在差异：
小轿车 跑车 SUV
男性 12 8 4
女性 6 9 5
使用 chi2_contingency 函数进行卡方值的计算，代码如下：
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
obs = np.array([[12, 8, 4], [6, 9, 5]])
chi2, p, dof, ex = chi2_contingency(obs, correction=True)
计算结果如下：
卡方值： 2.082075106163864
p 值： 0.3541795562722749
自由度： 2
期望值： [[ 9.6 8.4 5. ]
[ 8.4 7.4 4.2]]
由于 p 值大于显著性水平，因此不能拒绝原假设（即行和列之间独立性不存在）。
单一数组的卡方值计算
下面是一个示例，演示如何使用 Python 计算单一数组的卡方值。
假设我们有一个数组 arr，表示一组随机变量的观察数值：
import numpy as np
from scipy.stats import chisquare
arr = np.array([30, 20, 15, 5])
exp = np.array([15, 15, 15, 15])
chi2, p = chisquare(arr, f_exp=exp)
计算结果如下：
卡方值： 20.0
p 值： 0.00037572043251818365
由于 p 值小于显著性水平，因此可以拒绝原假设（即观察值和期望值之间存在差异）。
以上就是计算卡方值的完整攻略，希望能对大家有所帮助。