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，表中有R行C列也叫RC表。呈现结果如下：

contingency = pd.crosstab(data['vote'],[data['educ']])

2.2 对规范化数据进行卡方检验

result = stats.chi2_contingency(contingency)

2.3 返回值介绍

# result返回值
#(11.27698522484865, 0.08018392803605061, 6, array([[  7.58792373, ..][...]])

参数一：统计量
参数二：p-value
参数三：自由度
参数四：预期频率，列连表的期望值

卡方值计算公式：
X2=∑(f0−fe)2feX^2 = \sum\frac{(f_0-f_e)^2}{f_e} X2=∑fe(f0−fe)2

f0f_0f0为实际观察频次，fef_efe为理论频次

3、代码实现

import pandas as pd
from scipy import stats
from statsmodels.datasets import anes96
data = anes96.load_pandas().data
contingency = pd.crosstab(data['vote'],[data['educ']])
result = stats.chi2_contingency(contingency)
print(result)

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