一、统计学假设
在进行卡方验证之前，需要先了解统计学假设。统计学假设分为两种零假设和备择假设。零假设是指大家要验证的假设，备择假设是指与零假设相反的假设。在本文中，大家要验证的零假设是“性别分布符合统计学假设”，备择假设是“性别分布不符合统计学假设”。
二、卡方验证
卡方验证是一种用于验证数据是否符合某种假设的统计方法。其基本原理是将实际观测值与理论期望值进行比较，计算出卡方值，再根据卡方分布表确定P值。如果P值小于设定的显著性水平，就可以拒绝零假设，认为数据不符合统计学假设。
进行卡方验证
中，可以使用scipy库中的chisquare函数进行卡方验证。下面是一个示例代码
portumpypport chisquare
实际观测值p.array([50, 70])
理论期望值p.array([60, 60])
进行卡方验证
chisq, p = chisquare(obs, exp)
t(“卡方值”, chisq)t(“P值”, p)
在上面的代码中，大家假设有100个人，其中男女各占一半，即理论期望值为60。实际观测值为50男性和70女性。运行代码后，可以得到卡方值为4.17，P值为0.04。由于P值小于0.05（通常设定的显著性水平），所以可以拒绝零假设，认为性别分布不符合统计学假设。
进行卡方验证的方法。通过卡方验证，可以验证数据是否符合某种假设，从而进行数据分析和决策。在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的显著性水平和样本量，以保证验证结果的可靠性。