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Artificial Intelligence

카이제곱 검정 (chi-squared test)

by sohyunwriter 2021. 11. 7.

카이제곱검정

-교차분석이라고도 불림.

-두 범주형 변수에서 관찰된 빈도가 기대 빈도와 의미 있게 다른지를 검증하기 위해 사용된다. 즉, 두 범주형 변수 A, B가 종속사건인지 독립사건인지 판별하는 것

-자료가 빈도로 주어졌을 때, 특히 명목척도 자료의 분석에 이용됨

 

주의사항

-자유도가 1일 경우 각 관측값이 30 이상이어야 한다.

 

 

카이제곱값 계산 공식: 

 


(예시)

 

1) 가설 세우기

귀무가설 H0 : 성별과 쿠폰 간 상관성이 없다.

대립가설 H1 : 성별과 쿠폰 간 상관성이 있다.

 

 

2) 관측도수

  쿠폰 반응 쿠폰 미반응 total
남성 200 300 500
여성 220 260 480
total 420 560 980

 

3) 기대도수 구하기

  쿠폰 반응 쿠폰 미반응 total
남성 214.29 285.71 500
여성 205.71 274.29 480
total 420 560 980

 

4) 범주별 카이제곱값 구하기

  쿠폰 반응 쿠폰 미반응 total
남성 0.952381 0.714286 1.666667
여성 0.992063 0.744048 1.736111
total 1.944444 1.458333 3.402778

 

5) 전체 카이제곱값 구하기

= 3.402778

 

6) 자유도 구하기

= (2-1) * (2-1) = 1

 

 

7) 검정

유의수준 5%의 카이제곱값은 3.84

우리의 카이제곱값은 3.402778 < 3.84 

따라서 귀무가설을 기각할 수 없다.

즉, 성별과 쿠폰 반응간 상관성이 없다. 

카이제곱분포표

 

더보기

참고문헌

https://hsm-edu.tistory.com/1366

 

카이제곱검정 예시 모음 (2수준)

카이제곱검정은 집단들의 비율을 비교하는 검정입니다. 일반적으로 두 집단의 비율 비교에 주로 사용하며 세 집단 이상 비교할 경우 사후검정을 해야 어느 집단 사이에 차이가 있는지 알 수 있

hsm-edu.tistory.com

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=narasemi&logNo=221396627086 

 

[통계 상식] 카이제곱 검정

안녕하세요~ 나라세미입니다! 오늘 배워 볼 통계 상식은 카이제곱 검정입니다~ ① 카이제곱 검정이란? (두 ...

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파이썬으로 배우는 통계학

0. 통계적 사고¶아래 내용은 통계적 사고: 파이썬을 이용한 탐색적 자료 분석 을 읽고 내용을 정리한 것이다. 이 책의 원제는 Thinkstat2(저자 Allen B. Downey) 로 저자는 올린공대 컴퓨터과학과의 교수

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https://hsm-edu.tistory.com/1214

 

비율검정과 카이제곱검정은 같은가 다른가

비율검정과 카이제곱검정을 두고 헷갈려 하시는 분들이 계실거라 생각됩니다. 뭔가 비슷한 것 같기도 한데 막상 구분해서 설명하자니 어려운 그런 혼란을 저도 겪었습니다. 오늘은 그 애매함을

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https://liujingjun.tistory.com/81

 

카이제곱검정

웹 테스트 시, 종종 단순한 A/B 검정을 넘어 동시에 여러 가지 처리를 한 번에 테스트할 필요가 있다. 카이제곱검정은 횟수 관련 데이터에 주로 사용되며 예상되는 분포에 얼마나 잘 맞는지를 검

liujingjun.tistory.com

https://warm-uk.tistory.com/28

 

[통계기초] 통계분석 : 가설검정 : 카이제곱(적합도, 독립성, 분산, 분산비)

* 자료출저 및 참고강의 패스트캠퍼스 올인원 패키지(금융공학/퀀트) 장순용 강사님 인터넷 강의 * 목차 통계분석 : 가설검정 : 카이제곱(적합도, 독립성, 분산, 분산비) 핵심) 1. 카이제곱 확률분

warm-uk.tistory.com

http://www.statedu.com/?mid=QnA&comment_srl=78451&page=501&document_srl=78734 

 

통계분석 Q & A - [re] 카이스퀘어 검정에 관한 질문

지금 질문하신 내용이 카이스퀘어 검정의 결정적인 맹점입니다. 즉, 비율은 같다 하더라도, 전체 case의 수가 커지면 카이제곱 값은 커지게 됩니다. 그 이유는 %를 이용하여 계산하는 것이 아니라

www.statedu.com

 

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