使用卡方检验进行统计分析的Python实现

卡方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在关联性。在Python中，可以使用SciPy库的stats模块来执行卡方检验。

首先，确保你已经安装了SciPy库。如果没有安装，可以使用以下命令在Python环境中安装：

pip install scipy

接下来，我们将介绍如何使用卡方检验来分析数据。假设我们有一个包含观测值的列联表（contingency table），并且我们想要确定两个变量之间是否存在关联性。

首先，让我们导入所需的库：

from scipy import stats
import numpy as np

然后，我们创建一个包含观测值的列联表。这个列联表可以是一个二维数组，其中每一行表示一个分类变量的不同水平，每一列表示另一个分类变量的不同水平。以下是一个示例列联表：

observed = np.arr