检查和完善数据集后进行卡方检验，Python实现

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

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本文介绍了在数据分析中使用Python进行卡方检验的步骤，强调了在检验前检查和完善数据集的重要性。通过导入Pandas和Scipy库，创建列联表并利用chi2_contingency函数计算卡方值和p值，以评估变量间的关系。

检查和完善数据集后进行卡方检验，Python实现

随机分组的实验设计是数据分析中常用的方法之一。在这些实验中，研究人员经常使用卡方检验来测试预期与实际观察值之间的差异。本文将介绍如何使用 Python 进行卡方检验，并在此之前，通过检查和完善训练集和测试集来确保数据集水平的准确性。

首先，我们需要导入所需的 Python 库，包括 Pandas 和 Scipy 中的 chi2_contingency 函数：

import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

接下来，我们可以加载我们的训练集和测试集：

train_data = pd.read_csv('train.csv'

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使用卡方检验进行统计分析的Python实现

DevScript的博客

09-24

341

在Python中，可以使用SciPy库的stats模块来执行卡方检验。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。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。你可以根据你的数据和需求进行相应的修改和扩展。数组的第一行表示第一个变量的观测值，第二行表示第二个变量的观测值。在这个例子中，我们有两个分类变量，每个变量有三个水平。

全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-A题：基于 NLP 和 AHP 层次分析法的论文综合评价模型（附优秀论文级python代码实现）

getusushu的博客

06-22

1802

是 end 结束位置，M 是 middle 中间位置，S 是 singgle 单独成词的位置。根据 TF-IDF 算法模型，使用 python jieba 库提取评阅专家观点中的关键词；0.2~0.4 之间说明一致性程度一般；中，最常见的一致性检验模型有 Kappa 检验、ICC 组内相关系数和 Kendall 协调系数。然后通过 ICC 组内相关系数和 Kendall 协调系数检验总分之间的一致性关系；ICC 组内相关系数取值在 0～1 之间，通常情况下：ICC

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人力资源数据集分析(一)_t-test、卡方检验和描述性统计

eeee~~的博客

09-20

1162

本文包括对一个人力资源数据集进行t-test、卡方检验和描述性统计的数据分析过程。

python统计分析——卡方检验

maizeman126的博客

02-06

1335

（2）correction为True时，表示对数据进行连续型矫正；当设置为False，则不做连续性矫正。4、使用scipy.stats.chi2_contingency()函数进行卡方检验。（1）本函数要求给定的数据为列联表的形式，而非原始的未汇总的数据。本例是检验不同颜色按钮的吸引力是否相同。差异极显著：即按钮的颜色显著地影响了按钮的吸引力。通常当自由度为1时，需要进行连续型矫正。参考资料：用python动手学统计学。3、将数据转换为列联表。

机器学习预备02

qq_62218542的博客

08-14

572

几乎所有涉及到多个变量的假设检验方法，都可以被看作是这些变。直线相关：两变量呈线性共同增大，或者呈线性一增一减的情况。曲线相关：两变量存在相关趋势，但是为各种可能的曲线趋势。不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用。公式理解：标准差代表变量的离散程度（信息量大小）；多变量回归：因变量和一组自变量间的关联性分析。无序：列联系数等（例如：民族与职业的关系）要求相应的变量呈双变量正态分布（近似也可以）检验：分组变量与连续因变量间的关联性分析。卡方检验：行、列分类变量间的关联性分析。...

【推荐系统】特征选择(单变量特征选择和基于模型的特征选择)

m0_51933492的博客

09-15

1243

单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分丢弃不好的特征。单变量特征选择这种方法比较简单，易于运行，易于理解。

数据分析入门：使用Python进行数据清洗和预处理

数据分析是指通过对大量的数据进行收集、处理、整理、分析和挖掘，从中提取有价值的信息和知识，进而进行决策和预测的过程。在当今信息爆炸的时代，数据分析成为了企业和个人进行决策的重要工具。数据分析的主要...

数据挖掘技术的Python实现：案例分析与实用技巧

本文首先概述了数据挖掘的基本概念和技术组成，随后深入探讨了Python这一广泛使用的编程语言在数据挖掘中的核心应用，包括环境搭建、基本数据结构、算法以及数据处理库等。接着，文章详细介绍了数据预处理与分析的...

基于Apriori算法进行隐患文本的关联规则挖掘毕设

06-21

1013

从理论层面看，该研究拓展了数据挖掘技术在安全领域的应用边界，特别是针对中文文本数据的关联分析方法的创新，丰富了文本挖掘领域的研究内容。在安全应用方面，Smith等人(2020)将关联规则挖掘应用于航空安全报告分析，通过文本预处理和特征提取，发现了多个潜在的风险因素组合，其研究采用了自然语言处理技术与Apriori算法的结合框架。在文本挖掘技术方面，Brown等人(2021)开发了专门针对安全报告的文本特征提取方法，结合了词嵌入技术和领域本体，提高了隐患描述的标准化程度。生成易于理解的关联规则报告；

卡方检验python程序_Python从零开始第二章（1）卡方检验(python)

weixin_39800387的博客

11-27

405

如果我们想确定两个独立分类数据组的统计显着性，会发生什么？这是卡方检验独立性有用的地方。Chi-Square检验我们将在1994年查看人口普查数据。具体来说，我们对“性别和“每周工作时间”之间的关系感兴趣。在我们的案例中，每个人只能有一个“性别”，且只有一个工作时间类别。为了这个例子，我们将使用pandas将数字列'每周小时'转换为一个分类列。然后我们将'sex'和'hours_per_week_...

SPSS统计指南【SPSS 003期】

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06-04

1690

3统计指南 ◼统计目标：实用为主 ◼心法口诀：变量选方法、设计看类型、目的定乾坤 3.1变量选方法：学会区分变量类型，选择正确的统计方法。变量就是观察单位的某项特征，简单点就是我们研究的指标。变量可分为：数值变量、名义变量和等级变量，每种变量的属性和特征都是不同的，所采用的统计分析方法也不同。分类：（1）数值变量（连续变量、计量变量）测大小。采用定量的方法测得其数值的大小。如，身高、体重。（2）等级变量（顺序变量）比高低。从变量取值可见，可以比较出程度的关系。如，年级、职称。（3）名义变量（反映

（8）数据分析-卡方检验

xdg15294969271的博客

09-08

2037

1、适用场景当自变量和因变量均为分类特征时，可以通过统计频次或者频率计算用特征X分组后不同组间差别是否具有统计学意义，以判断特征X的重要性，这种检验成为卡方检验。卡方检验也是非参数检验方法，对数据集的分布没有特殊要求，尤其适用于数据量小的情况。 2、卡方检验实现流程适用Statsmodels统计工具中的anes96数据集，其中每个样本的 ‘edcu’分为七类，结果 ‘vote’分为两类。考虑样本的教育程度是否与投票结果相关。 2.1将样本规范化适用pandas的crosstab方法对该数据做列联表统计

R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)和费舍尔Fisher精确检验分析案例报告

大数据部落

06-12

7539

原文http://tecdat.cn/?p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。什么是列联表？列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。最简单的列联表是一个2×22×2频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别：组/观察观察1 观察2 ...

卡方检验（详解）

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ludan_xia的博客

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数据处理之卡方检验

eTionSean的博客

01-10

6504

题型以及解法： 1.描绘图形，概率密度分布，集中趋势等， ——绘图函数 2.不同基因型在不同人群中是否存在显著差异 ——卡方独立性检验 3.不同变量之间的关联程度 ——多元线性回归分析 4.因变量为二分类变量时（是否，10），想要知道各个自变量影响大小，所占权重多少——Logistic回归分析 5.拟合探索自变量因变量关系 ——局部多项式回归 6.不知道总体分布，或不为正态分布时

特征选择——卡方检验(使用Python sklearn进行实现)

snowdroptulip的博客

12-21

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在看这篇文章之前，如果对卡方检验不熟悉，可以先参考：卡方检验 Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import

【数据建模 卡方检验】了解卡方检验

赖德发的博客

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卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。（1）提出原假设： H0：总体X的分布函数为F(x) 如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}

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