一文带您了解卡方检验：分类变量之间的相关性检验和Python示例

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卡方检验（Chi square test）是一种统计方法，用于检验观察数据与期望数据之间的差异是否具有显著性。它用于分析分类数据，评估变量之间的关联性，以及判断实际观测结果与理论预期是否一致。卡方检验在医学、产品设计、工程以及各种研究项目中被广泛应用，帮助决策者确定数据中的显著差异并做出科学的决策。 有关统计检验的概念，可以参考：《 一文带您了解统计假设检验:几种常见的显著性检验方法 》。 卡方检验统计量的逐步计算过程 让我们通过数据实例来了解卡方检验的具体计算步骤。使用摸您COVID数据。我们将使用卡方检验来查看某些COVID症状与是否进入ICU之间是否存在关联。 示例数据 假设我们有以下数据，显示了100位COVID患者中，出现特定症状（如咳嗽、发烧）和是否进入ICU的情况： 症状 进入ICU 未进入ICU 总计 有症状 30 20 50 无 ………………………………