Pythonでカイ二乗検定を行いたいです。

Question

実現したいこと

pythonを使用しカイ二乗検定を行いたいです。
具体的には男性、女性の性別によって、テレビを見るか見ないかの関連性を知りたいです。
以下、クロス集計表です。

	見る	見ない
男性	2303606	3222689
女性	2340905	2737911

コード自体はでき、実行しますが、p値が0になりました。
この場合、有意水準5%以下ですので、この結果は偶然ではない=有意である　と言っても問題ないのでしょうか？

# coding: <utf-8>

import pandas as pd
import scipy.stats as st


df = pd.DataFrame([[2303606,3222689],
                   [2340905,2737911]])

x2, p, dof, e = st.chi2_contingency(df,correction=False)

print(f'p値 　　　= {p :.3f}')
print(f'カイ2乗値 = {x2:.2f}')
print(f'自由度　  = {dof}')

Comments

[magichan]

せめてデータの説明と何に対して検定を行ったかの説明が無いと回答のしようがありません

[Taka787]

失礼いたしました。修正いたしました

Answer 1

有意水準を1%として
「性別とテレビを見る人の割合は関連がない（独立である）」
を帰無仮説とすると、
カイ２乗値は20882であり、これが起こるのは有意水準1%より小さい確率なので、帰無仮説は棄却される。
よって対立仮説「男性と女性ではテレビを見る人の割合には関係がある（独立ではない）」という結論になるかと思います。