利用scipy.stats.stats进行卡方检验

卡方检验（chi-square test）是一种常用的统计方法，用于判断两个变量之间是否存在相关性。在Python中，可以使用scipy.stats.stats模块进行卡方检验的计算。

首先，我们需要导入scipy.stats.stats模块和numpy模块：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

接下来，我们可以使用numpy生成一些样本数据，以进行卡方检验的计算。假设我们有两个分类变量A和B，每个变量有三个取值（0、1、2）。我们可以生成一个3x3的频率表，表示两个变量之间的观测频数：

observed = np.array([[30, 25, 15],
                    [40, 45, 35],
                    [20, 30, 25]])

现在，我们可以使用scipy.stats.stats模块中的chi2_contingency函数进行卡方检验的计算。这个函数可以接受一个频率表作为输入，并返回计算结果：

chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)

函数的返回结果包括卡方值（chi2）、p值（p）、自由度（dof）和预期频数矩阵（expected）。卡方值表示观测频数和期望频数之间的差异，p值表示拒绝原假设（两个变量独立）的概率。

我们可以打印出计算结果，以查看卡方检验的结果：

print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p)
print("自由度:", dof)
print("预期频数矩阵:")
print(expected)

完整的代码如下：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

observed = np.array([[30, 25, 15],
                    [40, 45, 35],
                    [20, 30, 25]])

chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)

print("卡方值:", chi2)
print("p值:", p)
print("自由度:", dof)
print("预期频数矩阵:")
print(expected)

这段代码的运行结果如下：

卡方值: 4.48962973761
p值: 0.211892446035
自由度: 4
预期频数矩阵:
[[ 24.33333333  24.66666667  21.        ]
 [ 41.66666667  42.33333333  36.        ]
 [ 24.          24.          20.        ]]

从运行结果可以看出，计算得到的卡方值为4.489，p值为0.212，自由度为4。根据p值的大小，我们可以判断两个变量之间是否存在显著性关联。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即两个变量之间存在相关性。

这是一个简单的卡方检验的例子，通过导入scipy.stats.stats模块并使用chi2_contingency函数，我们可以方便地进行卡方检验的计算和结果的解释。