# dataanalysis

**Repository Path**: njzm/dataanalysis

## Basic Information

- **Project Name**: dataanalysis
- **Description**: chi.py
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-04-27
- **Last Updated**: 2025-03-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 使用python计算卡方

- 标题卡方检验属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。
- 利用python来计算卡方,chi.py代码针对以下r∗c的行∗列双向表数据计算：  
  ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/0427/002246_7e582c25_7415186.png "屏幕截图.png")
- 结论: 因为p值>0.05, 故接受原假设，认为能力水平与学历水平之间在0.05水平下有显著差异。
# 代码

```
from scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np

data = np.array([[3, 6, 25, 33, 54], [12, 20, 34, 23, 24], [27, 13, 12, 7, 2]])
kf = chi2_contingency(data)
print('chisq-statistic=%.4f, p-value=%0.2e, df=%i expected_frep=%s' % kf)
```