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十一非参数检验：使用python进行卡方两样本独立性检验

时间：2020-08-23 15:21:50

在单样本问题中, 人们想要检验的是总体的中心是否等于一个已知的值. 但在实际问题中, 更受注意的往往是比较两个总体的位置参数; 比如, 两种训练方法中哪一种更出成绩, 两种汽油中哪一种污染更少, 两种市场营销策略中哪种更有效等等.

1. χ2\chi^2χ2独立性检验的原理

若随机变量X,YX,YX,Y的分布函数分别为F1(x)和F2(y)F_1(x) 和 F_2(y)F1(x)和F2(y), 且联合分布为F(x,y)F(x, y)F(x,y), 则X与Y的独立性归结为假设检验问题：

H0:F(x,y)=F1(x)F2(y)H1:F(x,y)≠F1(x)F2(y)H_0: F(x,y)=F_1(x)F_2(y) \quad H_1: F(x,y)\neq F_1(x)F_2(y)H0:F(x,y)=F1(x)F2(y)H1:F(x,y)=F1(x)F2(y)

若X与Y为分类变量，其中X的取值为X1,X2,...,XrX_1, X_2,...,X_rX1,X2,...,Xr, Y的取值为Y1,Y2,...,YsY_1,Y_2,...,Y_sY1,Y2,...,Ys, 将X与Y的各种情况组合用一张r×sr \times sr×s列联表表示，称为r×sr\times sr×s二维列联表，如下图所示：

表中nijn_{ij}nij表示n个随机试验的结果中X取XiX_iXi及Y取YjY_jYj的频数，∑i=1r∑j=1snij=n\sum_{i=1}^r\sum_{j=1}^sn_{ij}=n∑i=1r∑j=1snij=n.

ni.=∑j=1snij,i=1,2,...,r,表示各行之和n_{i.}=\sum_{j=1}^sn_{ij}, i=1,2,...,r, 表示各行之和ni.=j=1∑snij,i=1,2,...,r,表示各行之和

n.j=∑i=1rnij,j=1,2,...s,表示各列之和n_{.j}=\sum_{i=1}^rn_{ij}, j=1,2,...s, 表示各列之和n.j=i=1∑rnij,j=1,2,...s,表示各列之和

令pij=P(X=Xi,Y=Yj),pi.=P(X=Xi),p.j=P(Y=Yj),i=1,2,...,r;j=1,2,...,s,p_{ij}=P(X=X_i, Y=Y_j), p_{i.}=P(X=X_i), p_{.j}=P(Y=Y_j), i=1,2,...,r; j=1,2,...,s,pij=P(X=Xi,Y=Yj),pi.=P(X=Xi),p.j=P(Y=Yj),i=1,2,...,r;j=1,2,...,s, 则X与Y的独立性检验等价于下述检验：

H0:pij=pi.p.j,∀1≤i≤r,1≤j≤sH1:∃(i,j),pij≠pi.p.jH_0: p_{ij} = p_{i.}p_{.j}, \forall 1\le i \le r, 1\le j \le s \quad H_1: \exist (i,j), p_{ij}\neq p_{i.}p_{.j}H0:pij=pi.p.j,∀1≤i≤r,1≤j≤sH1:∃(i,j),pij=pi.p.j

注:若X与Y 为连续型随机变量, 这时将它们的取值范围分成r个及s个互不相交的小区间, 用nijn_{ij}nij 表示n个随机试验的结果中“X属于第i个小区间, Y 属于第k个小区间”的频数 (i=1,2,...,r;k=1,2,...,s)(i=1,2,...,r; k=1,2,...,s)(i=1,2,...,r;k=1,2,...,s) 这时可将X与Y 的独立性转化为列联表的独立性检验问题.

由于pi.p_{i.}pi.的极大似然估计为p^i.=ni./n\hat p_{i.} = n_{i.}/np^i.=ni./n, p.jp_{.j}p.j的极大似然估计为p^.j/n\hat p_{.j}/np^.j/n, 因此若H0H_0H0成立，则pijp_{ij}pij的极大似然估计为p^i.p^.j=ni.n.j/n2\hat p_{i.} \hat p_{.j}=n_{i.}n_{.j}/n^2p^i.p^.j=ni.n.j/n2. 从而X取代XiX_iXi, Y取代YjY_jYj(试验数据落入第(i,j)(i,j)(i,j)个类)的理论频数为n×ni.n.j/n2=ni.n.j/nn \times n_{i.}n_{.j}/n^2 = n_{i.}n_{.j}/nn×ni.n.j/n2=ni.n.j/n. 由此构造检验统计量为：

χ2=∑i=1r∑k=1s[nij−ni.n.jn]2/ni.n.jn\chi^2=\sum_{i=1}^r\sum_{k=1}^s[n_{ij}-\frac{n_{i.}n_{.j}}{n}]^2/\frac{n_{i.}n_{.j}}{n}χ2=i=1∑rk=1∑s[nij−nni.n.j]2/nni.n.j

可以证明在原假设成立时， χ2\chi^2χ2近似服从χ2((r−1)(s−1))\chi^2((r-1)(s-1))χ2((r−1)(s−1))

2. 使用Python展示和计算

在python中的pandas库中有一个DataFrame的数据结构，可以用来保存二维数据，并进行计算。

例1：对表1所示频数分布表，以59%显著水平，检验色觉与性别是否相关。

2. 1. 初始化数据

import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy import statsd=np.array([[442, 514],[38,6]])r,s = d.shapedf = pd.DataFrame(d, columns=['male', 'female'], index=['normal', 'blindness'])

上述代码已将初始化数据存入df，显示如下：

2.2. 计算边际频数

首先在df基础上建立一个数据框（数据一致）。并在新建的数据框基础继续计算。

df1 = df[:]df1= pd.DataFrame(df1)df1['r_tot']=np.sum(df1,axis=1)df1.loc['c_tot']=np.sum(df1, axis=0)

经过上面的处理，df1就是带有编辑频数的数据框。显示如下：

2.3. 计算理论频数分布表

r_tot = df1['r_tot'][:-1]c_tot=df1.loc['c_tot'][:-1]total = np.sum(r_tot)data = np.zeros((r,s))for i in range(len(r_tot)):for j in range(len(c_tot)):data[i,j]=r_tot[i]*c_tot[j]/totaldf2=pd.DataFrame(data, index=['normal', 'blindness'], columns=['male', 'female'])

至此，我们将计算得到的理论频数分布表保存在了df2中，而原始数据在df中，如下图所示：