Pingouin库中chi2_independence检验的注意事项

在统计分析中，卡方独立性检验(Chi-Squared Test of Independence)是一种常用的非参数检验方法，用于判断两个分类变量是否独立。Pingouin作为一个强大的Python统计分析库，提供了chi2_independence函数来实现这一功能。然而，在使用过程中需要注意一些特殊情况下的行为表现。

检验原理回顾

卡方独立性检验的基本原理是比较观察频数与期望频数之间的差异。期望频数是在变量独立假设下计算得到的理论频数。检验统计量χ²值越大，说明观察值与期望值差异越大，变量间存在关联的可能性就越高。

使用中的特殊案例

当对完全相同的两列数据(如A/A测试)进行卡方独立性检验时，会出现一个特殊情况：列联表的对角线外单元格频数会变为0。这是因为相同分类下的数据完全一致，不会出现交叉情况。

例如，在满意度调查中：

• 列A：80%满意，20%不满意
• 列B(与A相同)：同样80%满意，20%不满意

此时列联表将呈现为：

满意-A 满意-B | 1000
不满意-A 不满意-B | 1000
其他组合 | 0

期望频数的计算问题

Pingouin的chi2_independence函数内部会调用expected_freq()函数计算期望频数。该函数基于变量独立的假设生成期望数据，因此会得到一个与观察数据完全不同的分布模式。在这种情况下，检验会错误地得出变量相关的结论(p值很低)，而实际上它们是完全相同的。

正确使用方法

要正确使用chi2_independence函数进行A/A测试，应该：

1. 对其中一列数据进行随机打乱(shuffle)，保持整体分布不变但打破完全对应关系
2. 确保列联表中没有大量0值单元格(除非确实是实际观察结果)
3. 对于小样本数据，考虑使用Yates连续性校正(correction=True)

与其他统计库的对比

与scipy和statsmodels等库相比，Pingouin的卡方检验实现更加全面，提供了多种附加统计量和更友好的输出格式。但在处理边缘案例时需要特别注意数据准备步骤，以避免得出误导性结论。

实际应用建议

在实际A/B测试场景中：

• 对于真正的A/B测试(不同处理组)，可以直接使用chi2_independence
• 对于A/A测试(验证检验方法)，应先对数据进行适当处理
• 始终检查列联表结构，确保没有不合理的0值
• 结合效应量指标(如Cramer's V)综合评估结果

理解这些注意事项后，Pingouin的chi2_independence函数可以成为分类数据分析的强大工具，帮助我们准确评估变量间的关联性。