如何在Python中计算 Cramer 的 V？

Cramer 的 V 是一种用于度量两个分类变量之间关联的方法。本文将介绍如何在Python中计算Cramer的V。

步骤

1. 导入所需库和数据集

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本文的例子中，我们将使用pandas和scipy库，并使用一个名为df的数据集。

import pandas as pd
from scipy import stats

df = pd.read_csv('dataset.csv')

2. 计算卡方值

接下来，我们将使用scipy库中的chi2_contingency()函数来计算两个分类变量的卡方值。

chi2_stat, p_val, dof, ex = stats.chi2_contingency(df)

3. 计算Cramer的V

最后，我们将使用下面的公式计算Cramer的V：

V = sqrt(chi2_stat / (n * (min(num_rows, num_cols) - 1)))

其中n是样本大小，num_rows和num_cols分别是行和列的数量。

n = df.sum().sum()
num_rows, num_cols = df.shape
V = np.sqrt(chi2_stat / (n * (min(num_rows, num_cols) - 1)))

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

def cramers_v(df):
    chi2_stat, p_val, dof, ex = stats.chi2_contingency(df)
    n = df.sum().sum()
    num_rows, num_cols = df.shape
    V = np.sqrt(chi2_stat / (n * (min(num_rows, num_cols) - 1)))
    return V

df = pd.read_csv('dataset.csv')
cramers_v(df)

结论

以上是如何在Python中计算Cramer的V的完整指南。计算Cramer的V可以帮助我们更好地理解两个分类变量之间的关联性。