Привет! Вы когда-нибудь задумывались, как анализировать категориальные данные и определять, существует ли значимая связь между различными группами? Не ищите дальше – тест хи-квадрат спасет положение! В этой статье блога мы окунемся в мир теста хи-квадрат, объясним его концепцию простыми словами, предоставим примеры кода на Python и R и предоставим вам знания для проведения этого мощного статистического анализа.

Что такое тест хи-квадрат?
Тест хи-квадрат — это статистический метод, используемый для определения наличия значимой связи между двумя категориальными переменными. Это помогает нам понять, являются ли наблюдаемые различия в частоте случайными или между переменными существует реальная связь.

Метод 1: критерий независимости хи-квадрат
Наиболее распространенное применение критерия хи-квадрат — оценка независимости между двумя категориальными переменными. Например, мы можем захотеть выяснить, существует ли связь между привычкой к курению (категории: курильщик, некурящий) и возникновением рака легких (категории: присутствует, отсутствует).

В Python:

import scipy.stats as stats
import numpy as np
# Create a contingency table
observed = np.array([[20, 30], [25, 40]])
# Perform chi-squared test
chi2, p_value, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)
print("Chi-Squared Statistic:", chi2)
print("P-value:", p_value)

В R:

# Create a contingency table
observed <- matrix(c(20, 30, 25, 40), nrow = 2, byrow = TRUE)
# Perform chi-squared test
result <- chisq.test(observed)
print("Chi-Squared Statistic:", result$statistic)
print("P-value:", result$p.value)

Метод 2: критерий согласия по хи-квадрату
Другим применением критерия хи-квадрат является критерий согласия, который определяет, значительно ли наблюдаемое распределение частот отличается от ожидаемого распределения. Например, мы можем захотеть проверить, соответствует ли наблюдаемое распределение цветов глаз в популяции ожидаемому распределению, основанному на генетике.

В Python:

# Observed and expected frequencies
observed = np.array([30, 25, 45])
expected = np.array([20, 30, 50])
# Perform chi-squared goodness of fit test
chi2, p_value = stats.chisquare(observed, expected)
print("Chi-Squared Statistic:", chi2)
print("P-value:", p_value)

В R:

# Observed and expected frequencies
observed <- c(30, 25, 45)
expected <- c(20, 30, 50)
# Perform chi-squared goodness of fit test
result <- chisq.test(observed, p = expected)
print("Chi-Squared Statistic:", result$statistic)
print("P-value:", result$p.value)

Тест хи-квадрат – универсальный инструмент для анализа категориальных данных и выявления связей между переменными. В этой статье мы исследовали два распространенных применения теста: тестирование независимости и тестирование согласия. Вооружившись примерами кода на Python и R, вы теперь можете с уверенностью применять тест хи-квадрат в своих собственных проектах анализа данных. Так что вперед, раскройте возможности теста хи-квадрат и получите ценную информацию из своих данных!