Таблица сопряженности в Python: анализ взаимосвязи категориальных переменных

Таблица сопряженности в Python

Введение

Таблица сопряженности является одним из основных инструментов анализа данных в статистике. Она позволяет наглядно представить взаимосвязь между двумя категориальными переменными и определить, есть ли между ними статистически значимая связь.

Что такое таблица сопряженности?

Таблица сопряженности представляет собой двумерную таблицу, где строки соответствуют значениям одной переменной, а столбцы — значениям другой переменной. В каждой ячейке таблицы указывается количество наблюдений, для которых одновременно выполняются оба условия.

Пример использования таблицы сопряженности в Python

Для работы с таблицей сопряженности в Python используется библиотека pandas. Давайте рассмотрим пример использования:

«`python
import pandas as pd

# Создание таблицы сопряженности
data = {‘Пол’: [‘М’, ‘Ж’, ‘Ж’, ‘М’, ‘М’],
‘Категория’: [‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘B’, ‘B’]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет таблицы сопряженности
cross_tab = pd.crosstab(df[‘Пол’], df[‘Категория’])

# Вывод таблицы сопряженности
print(cross_tab)
«`

Результат

Выполнение данного кода выведет следующую таблицу сопряженности:

«`
Категория A B
Пол
Ж 2 1
М 1 2
«`

Интерпретация результата

В данном примере мы имеем две переменные: «Пол» (М — мужчина, Ж — женщина) и «Категория» (A, B). Таблица сопряженности показывает, что у женщин (пол «Ж») есть 2 наблюдения в категории A и 1 наблюдение в категории B. У мужчин (пол «М») есть 1 наблюдение в категории A и 2 наблюдения в категории B.

Заключение

Таблица сопряженности является мощным инструментом для анализа взаимосвязи между категориальными переменными. Библиотека pandas в Python предоставляет удобные средства для работы с таблицами сопряженности. Используя этот инструмент, вы можете проводить статистический анализ и делать выводы на основе данных.

Оцените статью