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2因素卡方检验主要是检验两个因素之间是否存在关联,或者叫相互影响,我们举一个例子,学习成绩和性别有没有关系,我们首先想到的可能是方差分析来检验平均数的差异,但是如果我们拿到的数据是计数数据,比如成绩分为高分组和低分组,这样只能用卡方检验了。
- 引入相关模块,这里介绍一下Counter这个对象,它用于生成一个迭代器,关于迭代器你们百度一下;list可以生成一列表
我们可以看到迭代器是一个itertools.chain
那么这个迭代器生成的这个列表就是:
![Python统计分析:[9]2因素卡方检验](/2016/05/03/Python%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%9A%5B9%5D2%E5%9B%A0%E7%B4%A0%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C/b3508d13b07eca802d23f285922397dda144836b.jpg)
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- 了解了迭代器,我们下面就用Couter来生成我们需要的分类数据
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- 打印一下结果,看看具体的数据是啥样子的
这是数据
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- 最后运行卡方检验
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- 首先输出的结果还是描述统计,括号内的数字表示期望值(根据虚无假设计算的值)
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- 接着是卡方检验
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- 这是最后得到的统计量
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