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這篇文章主要介紹“python卡方檢驗實例分析”，在日常操作中，相信很多人在python卡方檢驗實例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python卡方檢驗實例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
說明
1、統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏差程度，實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，兩者的偏差越小；如果兩個值完全相等，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，數據一般呈正態分布。
實例
從一所中學隨機抽取兩個班，調查他們對晚上自習的態度。甲班41人贊成，25人反對；乙班34人贊成，29人反對。這兩個班對晚上自習的態度是否有顯著差異。
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)到此，關于“python卡方檢驗實例分析”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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