카이제곱검정(Chi square test)

❓Chi square test

주어진 데이터가 특정 예상되는 분포와 동일한 분포를 나타내는지에 대한 가설검정.

예상되는빈도 : 전체 데이터 수 / 데이터의 종류

 

x^2통계치의 계산식

X^2 = ∑(관측값 - 기대값)^2 / 기댓값

 

범주형 자료로 구성된 데이터 분석에 이용한다. (Categorical Data)

 

1. Goodness of fit test(적합도 검정) : 관찰된 비율 값이 기대값과 같은지 조사하는 검정 (어떤 모집단의 표본이 그 모집단을 대표하는지 검정)
2. Test of homogeneity (동질성 검정) : 두 집단의 분포가 동일한지 검정
3. Test for independence (독립성 검정) : Contingency table(분할표)에 있는 두 개 이상의 변수가 서로 독립인지 검정

❓p-value

귀무가설이 맞다는 전제 하에, 통계값이 실제로 관측된 값 (샘플의 통계치) 이상일 확률을 의미

 

관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 정도를 0에서 1사이의 수치로 표현한 것

 

p-value가 클수록 귀무가설을 지지하고 대립가설을 기각할 가능성이 커지고, 작을수록 귀무가설을 기각하고 대립가설을 지지할 가능성이 커진다.

 

 

❓Chi Square Statistic

카이제곱검정으로 p-value를 얻게 되는데 p-value를 얻기 위해서는 2가지 정보가 필요하다

1. 자유도(Degrees of freedom) : n -1 (n:카테고리개수)
2. Alpha level : 0.05 or 0.01 (연구자에 의해 결정)