Python တွင် chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
လွတ်လပ်ရေး၏ Chi-square စမ်းသပ်မှု categorical variable နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။
ဤသင်ခန်းစာသည် Python ရှိ chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။
ဥပမာ- Python ရှိ Chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှု
နိုင်ငံရေး ပါတီတစ်ခုအတွက် ဦးစားပေးမှုတွင် ကျား၊မ ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၅၀၀ ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ယူကာ ၎င်းတို့၏ နိုင်ငံရေး ပါတီကို နှစ်သက်မှုအကြောင်း မေးမြန်းပါသည်။ အောက်ပါဇယားသည် စစ်တမ်း၏ရလဒ်များကို ဖော်ပြသည်။
| ရီပတ်ဘလီကန် | ဒီမိုကရက်တစ် | လွတ်လပ်သော | စုစုပေါင်း | |
| အထီး | ၁၂၀ | ၉၀ | ၄၀ | ၂၅၀ |
| အပျို | ၁၁၀ | ၉၅ | ၄၅ | ၂၅၀ |
| စုစုပေါင်း | ၂၃၀ | ၁၈၅ | ၈၅ | ၅၀၀ |
Python တွင် ကျားမ သည် နိုင်ငံရေး ပါတီ ဦးစားပေးမှု နှင့် ဆက်နွှယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အောက်ပါ အဆင့်များကို အသုံးပြုပါ။
အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။
ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို ထိန်းသိမ်းရန် ဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးပါမည်။
data = [[120, 90, 40],
[110, 95, 45]]
အဆင့် 2- လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။
ထို့နောက်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုထားသည့် SciPy စာကြည့်တိုက်မှ chi2_contingency လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ chi-square လွတ်လပ်ရေးစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
chi2_contingency (သတိပြုမိသည်)
ရွှေ-
- သတိပြုမိသည်- စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော တန်ဖိုးများ၏ အရေးပေါ်ဇယား။
အောက်ပါကုဒ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သီးခြားဥပမာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-
import scipy.stats as stats #perform the Chi-Square Test of Independence stats.chi2_contingency(data) (0.864, 0.649, 2, array([[115. , 92.5, 42.5], [115. , 92.5, 42.5]]))
ရလဒ်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် နည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
- Chi-square စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း- 0.864
- p-တန်ဖိုး- 0.649
- လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ- 2 ( #rows-1 * #columns-1 အဖြစ် တွက်ချက်သည်)
- ဇယား- နောက်ဆုံးဇယားသည် အရေးပေါ်အခြေအနေဇယားရှိ ဆဲလ်တစ်ခုစီအတွက် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးများကို ပြသသည်။
လွတ်လပ်ရေး၏ chi-square စမ်းသပ်မှုတွင် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုထားကြောင်း သတိရပါ။
- H 0 : (null hypothesis) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြားဖြစ်သည်။
- H 1 : (အစားထိုးယူဆချက်) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြား မဟုတ်ပေ ။
စမ်းသပ်မှု၏ p-value (0.649) သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကျား၊မ နှင့် နိုင်ငံရေး ပါတီများ၏ နှစ်သက်ရာများကြားတွင် ဆက်စပ်မှုရှိသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။
တစ်နည်းဆိုရသော် ကျား၊မ၊