如何在 Python 中计算 Cramer's V？

在本教程中，我们将学习如何在 Python 编程语言中计算 Cramer's V。

那么，让我们开始吧。

什么是 Cramer's V？

Cramer's V 的定义是指两个指定名义变量之间的长度。名义变量是用于对各种数据形式进行分类的一种数据测量尺度。Cramer's V 的取值范围是 0 到 1（包含）。值为 0 表示两个变量之间没有关系。值为 1 表示两个变量之间存在很强的相关性。

此公式可用于确定 Cramer's V

此处，

• X²：它是卡方统计量。
• N：它代表总样本大小。
• R：它等于行数。
• C：它等于列数。

理解在 Python 中计算 Cramer's V 的方法

现在，让我们通过一些例子来看看如何在 Python 中计算 Cramer's V。

示例 1

我们来计算一个 3x3 表的 Cramer's V。

程序代码

输出

0.12181939439334678

计算出的 Cramer's V 值为 0.121，充分说明了表中两个变量之间相关性较弱。

示例 2

现在表格更大且尺寸不同，我们将计算 Cramer's V。结果是 Cramer V 值为 0.12，充分说明了表中两个变量之间相关性较弱。

输出

0.14669574277806996

Cramer's V 值为 0.146，很明显，表中两个变量之间的相关性很小。