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카이제곱 독립성 검정(Chi-Square Test for Independence, Two-Sample) 카이제곱 독립성 검정은 두 가지 범주형 또는 명목형 변수가 관련될 가능성 여부를 확인하는 데 사용하는 통계적 가설 검정 방법이다. 즉, 두 변수가 연관이 있는지, 무관한지를 검증하는 방법이다. (질적 변수 = 범주형 변수 ⊃ 명목형 변수) 먼저 두 변수가 서로 독립적이라(무관하다) 가정하고 검정을 통해 이 가정이 타당한지의 여부를 밝힌다. H0: 두 변수는 서로 무관하다. Ha: 두 변수는 서로 연관이 있다. 카이제곱 독립성 검정의 예 성별(남, 여)과 정당 선호도(공화당, 민주당, 무소속) 간에 통계적으로 연관이 있는지 무작위로 100명의 사람들 조사 학년(1학년, 2학년, 3학년)과 선호하는 영화 ..

카이제곱검정(Chi-Square test) 카이제곱검정은 카이제곱 분포에 기초한 가설 검정 방법의 하나로 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 의미있게 다른지의 여부를 검정하기 위해 사용된다. 자료가 빈도로 주어졌을 때, 특히 명목척도의 자료 분석에 이용된다. 기본 개념은 데이터에서의 관측값을 귀무가설이 참인지 확인할 기댓값과 비교하는 것이다. 실제 분포와 예상 분포가 일치한다면 유의미한 결과가 나타나지 않은 것이고, 카이제곱 분석 결과 유의미한 차이가 있다는 것은 데이터의 실제 분포가 기대 빈도에 의해 예상되는 분포와 다른 경우를 뜻한다. 카이제곱분포(Chi-Square Distributions) 대부분의 통계적 연구를 할 때 지정하게 되는 자유도(Degrees of Freedom)는 k-1을 나타낸다. 즉,..