Как вычислить v крамера в python

V Крамера является мерой силы связи между двумя номинальными переменными.

Он изменяется от 0 до 1, где:

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

Он рассчитывается следующим образом:

V Крамера = √ (X ² /n)/min(c-1, r-1)

Золото:

• X ² : Статистика Хи-квадрат.
• n: общий размер выборки
• г: количество строк
• c: Количество столбцов

В этом руководстве представлены некоторые примеры расчета V Крамера для таблицы непредвиденных обстоятельств в Python.

Пример 1: V Крамера для стола 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 массива 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 двумя строками и тремя столбцами, но тот же код работает для таблиц любых размеров.

Дополнительные ресурсы

Тест независимости хи-квадрата в Python
Критерий согласия хи-квадрат в Python
Точный тест Фишера в Python