python進行列聯表卡方檢驗

列聯表檢驗常用在生物統計學上，用來檢驗某種外界因素對原有實驗是否存在顯著影響。今天看到了一組實驗，描述的因素是：對網頁的優化，檢驗其是否對轉化率有顯著影響。

將數據寫成列聯表形式：
可參考進行手算結果爲4.58
https://wenku.baidu.com/view/67c044c0d0d233d4b14e6999.html


書本上的結果：檢驗統計量的值爲4.58022，p值爲0.03234，說明原版方案與測試方案有顯著區別，即改進的因素起到了提升轉化率的作用。

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
d = np.array([[37,376], [58,367]])
chi2_contingency(d)

(4.1256718858694255,
 0.04223724534272946,
 1,
 array([[ 46.81980907, 366.18019093],
        [ 48.18019093, 376.81980907]]))

第一個值爲卡方值，第二個值爲P值，第三個值爲自由度，第四個爲與原數據數組同維度的對應理論值。這裏的統計量與手算的不一樣，需要加上correction=False才行

chi2_contingency(d,correction=False)

(4.580224257695749,
 0.032342981729914094,
 1,
 array([[ 46.81980907, 366.18019093],
        [ 48.18019093, 376.81980907]]))