Как рассчитать V Крамера в Python


V Крамера — это мера силы связи между двумя номинальными переменными .

Он находится в диапазоне от 0 до 1, где:

  • 0 указывает на отсутствие связи между двумя переменными.
  • 1 указывает на сильную связь между двумя переменными.

Он рассчитывается как:

V Крамера = √ (X 2 /n) / мин (c-1, r-1)

куда:

  • X 2 : Статистика хи-квадрат
  • n: общий размер выборки
  • р: количество рядов
  • c: количество столбцов

В этом руководстве представлено несколько примеров того, как рассчитать V Крамера для таблицы непредвиденных обстоятельств в Python.

Пример 1: V Крамера для таблицы 2 × 2

Следующий код показывает, как вычислить V Крамера для таблицы 2×2:

#load necessary packages and functions
import scipy. stats as stats
import numpy as np

#create 2x2 table
data = np.array([[7,12], [9,8]])

#Chi-squared test statistic, sample size, and minimum of rows and columns
X2 = stats. chi2_contingency (data, correction= False )[0]
n = np.sum (data)
minDim = min(data. shape )-1

#calculate Cramer's V 
V = np.sqrt ((X2/n) / minDim)

#display Cramer's V
print(V)

0.1617

V Крамера оказывается равным 0,1617 , что указывает на довольно слабую связь между двумя переменными в таблице.

Пример 2: V Крамера для больших таблиц

Обратите внимание, что мы можем использовать функцию CramerV для вычисления V Крамера для таблицы любого размера.

Следующий код показывает, как вычислить V Крамера для таблицы с 2 строками и 3 столбцами:

#load necessary packages and functions
import scipy. stats as stats
import numpy as np

#create 2x2 table
data = np.array([[6,9], [8, 5], [12, 9]])

#Chi-squared test statistic, sample size, and minimum of rows and columns
X2 = stats. chi2_contingency (data, correction= False )[0]
n = np.sum (data)
minDim = min(data. shape )-1

#calculate Cramer's V 
V = np.sqrt ((X2/n) / minDim)

#display Cramer's V
print(V)

0.1775

V Крамера оказывается равным 0,1775 .

Обратите внимание, что в этом примере использовалась таблица с 2 строками и 3 столбцами, но точно такой же код работает для таблицы любых размеров.

Дополнительные ресурсы

Тест независимости хи-квадрат в Python
Хи-квадратный тест на соответствие в Python
Точный тест Фишера в Python

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.