列联分析
- 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表；
- 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）
pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize)
- margins默认为False不带合计数据
- normalize=True频率列联表
salary_reform.scv
结果为列联表
补充的内容
列联表的期望分布
根据比例求出的各个变量的期望值
RT为给定单元所在行的合计，CT为给定单元所在列的合计，n为样本量
卡方检验
-
当样本量较大时，上述统计量服从自由度为(r-1)(c-1)的卡方分布
-
用于衡量实际值与理论值的差异程度（有差异表示自变量对因变量有影响）
-
返回值：统计量，p值，自由度
- p值：可以理解为落在极端值上的概率
- 计算方法：已知统计量的值，求对应卡方分布的概率，过大则拒绝原假设（独立）
课堂练习一
作列联表
期望值分析
卡方检验
结果分析：p值较小，说明race对于工资水平的影响不显著
方差分析
比较多个总体的均值是否相等；
研究一个或多个分类型自变量与一个数值型因变量的关系；
假设：
（1）每个总体都应服从正态分布（如何检验样本是否服从正态分布？）；
（2）各个总体的方差必须相同；
（3）观测值是独立的
单因素方差分析
方差齐性检验levene
H0:
, H1: 不全相等（自变量对因变量有显著影响）
构建统计量F检验
SST：总平方和；SSA：组间平方和；SSE：组内平方和
；
若原假设成立，则表明没有系统误差，组间方差MSA与组内方差MSE的比值不会太大，F>Fa，拒绝原假设
方差来源分析及检验过程anova_lm()
运算符
说明
+
将运算符左右两边的数据都纳入生成的数据集中
–
将运算符左边的纳入，右边的移除
:
计算运算符两边的交集（交互效应），生成一列数据
*
a+b+a:b形式的简写
关系强度的测量
组间误差占总误差比例越高，相关度越高
多重比较
通过对总体均值之间的两两比较来检验哪些均值之间存在差异
LSD检验
已知总体方差的联合估计量
组内方差
k = 2时，
构造统计量：
若
，认为差异是显著的，拒绝原假设。
HSD检验
基于学生化极差的成对比较。
计算HSD统计量，如果两组均数的差异大于该极差，认为差异是显著的，拒绝原假设。
HSD检验较LSD检验更保守，更不易发现显著差异，一般用于样本容量相同的组之间的均值比较
多因素方差分析
不存在交互效应的多因素方差分析
tv.csv
结果解释：”品牌”的p值过小，拒绝”品牌”的原假设，可认为品牌对销售量有显著影响。
存在交互效应的多因素方差分析
traffic.csv
结果解释：路段对通行时间有显著影响；时段对通行时间有显著影响；没有证据表明路段和时段的交互作用对通行时间有显著影响。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_56631477/article/details/124732817
Author: Kentos(acoustic ver.)
Title: python数据分析（一）：列联分析与方差分析
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