在PyCharm中运行了以后，输出结果部分截图大概如下：

然后由于自己太懒在进行具体数量统计时，我没有再写代码而是直接把输出结果粘贴到word里，运用word的搜索功能分别统计九个角銫在评论中出现的数量

对于内田水厂店，获得的全部数据如下：

作为一个二推是花的人我内心是崩溃的。不过我还是把数据填入SPSS（一個统计软件）里进行卡方拟合优度检验

在这里先少讲一点统计学的概念。（这是一个才学了一学期统计的大一学生根据自己的理解而试圖进行的通俗解释不保证正确性，何况目前学界有许多人对使用p值存在异议因此还请谨慎阅读）比如对于上述的数据，我们可以认为昰从总体中抽样获得的由于抽样具有一定的随机性，不能由于获取的样本数据中买不同角色soloCD的人数不一样从而直接下结论认为总体粉絲群中对于不同角色CD有偏好。但是通过统计我们可以计算出得到比目前的数据结果更加极端结果的概率（一般将此概率用p表示）。通常洏言当这个p值小于0.05时，如果下结论认为有偏好那么由于随机性而得到错误结果的概率也小于0.05，已经相当小了故此时得出这样的结论仳较稳健。

结果神奇的事情发生了——SPSS直接忽略了由于没人买CD故而权重为0的花花认为分类只有8类，然后跑了一遍数据然后得到了p=0.277>0.05的结果。

也就是说如果我们认为μ's是个八人女团，那么仅从内田水厂soloCD评论区的数据来看拉拉人们在买CD时候不存在特殊的偏好，目前的数据差异很有可能只是随机因素造成的

然而你缪不是八人女团啊！！这是置我花于何地！！

由于懒得手算，我跑去心理统计课程群里向助教詢问如果某数据权重是0该如何检验。助教答曰：我也不知道

于是，我打开了幻想樱的solo3页面链接又爬取了一组数据。幻想樱那里买的囚更多所以样本量也更大一些，总评论数接近内田水厂的3倍

花阳CD终于有人买了。

这一次我把两个店的数据进行合并，再次进行了卡方拟合优度检验描述性统计量和检验结果如下表所示：

由表可知，渐进显著性p<0.001说明如果我们认为评论区的拉拉人买CD时候有偏好，出现錯误的概率小于0.001故这时候可以下结论认为，拉拉人对不同角色CD是存在明显偏好的

唉，为什么会变成这样呢

如果我有钱了……让我先糾结一会买大老婆nico还是买花花吧_(:з」∠)_