Python代码

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingencyd = np.array([[2, 1, 1, 0, 276], [9, 7, 4, 2, 258]])
print(chi2_contingency(d))
# 第一个值为卡方值，
# 第二个值为P值，
# 第三个值为自由度，
# 第四个为与原数据数组同维度的对应期望值

结果显示

卡方值：13.361287027579163
P值：0.009638978128151272
自由度：4
与原数据数组同维度的对应期望值：array([
[  5.5,   4. ,   2.5,   1. , 267. ],
[  5.5,   4. ,   2.5,   1. , 267. ]
])

用Excel表格也能做

先给出原始数据，再算期望值，最后算卡方值
原始数据为

卡方值计算公式为
X2=卡方值=(抽样数据−期望值)2期望值X^2=卡方值=\cfrac{(抽样数据-期望值)^2}{期望值} X2=卡方值=期望值(抽样数据−期望值)2
X2的值越大，说明“观测组与对照组有关系”成立的可能性越大。X^2的值越大，说明“观测组与对照组有关系”成立的可能性越大。X2的值越大，说明“观测组与对照组有关系”成立的可能性越大。
P值由下面函数实现

=CHIDIST(卡方值,自由度)

结果图如下

当P = 0.05，n = 4时，卡方值 = 9.487729037
此时的卡方值为 13.361287027579163 > 9.487729037
故观察组与对照组有关系。

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