{"id":842,"date":"2023-07-28T13:54:13","date_gmt":"2023-07-28T13:54:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:54:13","modified_gmt":"2023-07-28T13:54:13","slug":"chi-quadrat-unabhangigkeitstest-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-unabh\u00e4ngigkeitstest in python durch"},"content":{"rendered":"

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Ein<\/span> Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit<\/a>  <\/span><\/strong> wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt oder nicht. Wir nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 W\u00e4hlern und befragen sie zu ihrer politischen Parteipr\u00e4ferenz. Die folgende Tabelle stellt die Ergebnisse der Umfrage dar:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\n Republikaner<\/strong><\/span><\/td>\n Demokrat<\/strong><\/span><\/td>\n Unabh\u00e4ngig<\/strong><\/span><\/td>\n Gesamt<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e4nnlich<\/strong><\/span><\/td>\n 120<\/span><\/td>\n 90<\/span><\/td>\n 40<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Weiblich<\/strong><\/span><\/td>\n 110<\/span><\/td>\n 95<\/span><\/td>\n 45<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Gesamt<\/strong><\/span><\/td>\n 230<\/span><\/td>\n 185<\/span><\/td>\n 85<\/span><\/td>\n 500<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um in Python einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zuerst erstellen wir eine Tabelle zur Speicherung unserer Daten:<\/span><\/p>\n

 data = [[120, 90, 40],\n        [110, 95, 45]]<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 2: F\u00fchren Sie den Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durch.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Als n\u00e4chstes k\u00f6nnen wir den Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest mit der Funktion chi2_contingency<\/a> aus der SciPy-Bibliothek durchf\u00fchren, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n
 chi2_contingency (beobachtet)<\/strong><\/span><\/p>\n
 Gold:<\/span><\/p>\n