scipy Pandas列数据卡方检验结果检验

wwodge7n  于 2022-11-09  发布在  其他
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我根据我找到的一种方法编写了测试。当我在Stack Overflow中查看时,我看到了另一种方法(can be seen here),它稍微复杂一点,这让我怀疑我是否选择了正确的方法。
我正在寻找方法来检查我的计算是否正确。
下面是相关代码:

from scipy.stats import chi2_contingency
import pandas as p
...
 # Example data

data[['Eczema', 'Gender']]

       Eczema  Gender
1     Healthy       0
4     Healthy       1
5     Healthy       0
6     Healthy       1
8     Healthy       1
..        ...     ...
601   Healthy       0
603   Healthy       0
604   Healthy       1
606  Diseased       1
607   Healthy       1

# The contingency table:

p.crosstab(data['Eczema'], data['Gender'])

Gender      0    1
Eczema            
Diseased    5   11
Healthy   219  233

# The calculation:

chi2, p, dof, ex = chi2_contingency(p.crosstab(data['Eczema'], data['Gender']))
p
0.27176974714995455

欢迎您提出任何建议。谢谢!

46qrfjad

46qrfjad1#

你链接到的另一个方法实际上并不是一个不同的方法。那个问题中的代码试图做与chi2_contingency中相同的计算,但是它有一些错误。
你的代码看起来很好。p值为0.27,可以说数据不支持拒绝 * 湿疹 * 和 * 性别 * 之间没有关联的零假设。

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