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说明

1、统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏差程度，实际观测值与理论推断值之间的偏差程度决定了卡方值的大小。卡方值越大，两者的偏差程度越大；相反，两者的偏差越小；如果两个值完全相等，卡方值为0。

2、一般适用于自变量X为离散类型，由于变量Y为离散类别值，数据一般呈正态分布。

实例

从一所中学随机抽取两个班，调查他们对晚上自习的态度。甲班41人赞成，25人反对；乙班34人赞成，29人反对。这两个班对晚上自习的态度是否有显著差异。

from  scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np
data = np.array([[41,25], [34,29]])
kt= chi2_contingency(data)
print('卡方值=%.4f, p值=%.4f, 自由度=%i expected_frep=%s'%kt)

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本文标题：python中的卡方检验是什么
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