R에서 카이제곱 통계의 p 값을 계산하는 방법

카이제곱 검정을 수행할 때마다 카이제곱 검정 통계량을 얻게 됩니다. 그런 다음 이 검정 통계량에 해당하는 p-값을 찾아 검정 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인할 수 있습니다.

R에서 카이제곱 검정 통계량에 해당하는 p-값을 찾으려면 다음 구문을 사용하는 pchisq() 함수를 사용할 수 있습니다.

pchisq(q, df, lower.tail = TRUE)

금:

• q: 카이제곱 검정 통계량
• df: 자유도
• lower.tail: TRUE인 경우 카이제곱 분포에서 q 의 왼쪽 확률이 반환됩니다. FALSE인 경우 카이제곱 분포에서 q 오른쪽의 확률이 반환됩니다. 기본값은 TRUE입니다.

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 카이제곱 적합도 검정

한 상점 주인은 매주 같은 수의 고객이 자신의 상점을 방문한다고 말합니다. 이 가설을 테스트하기 위해 독립적인 연구원이 특정 주에 매장에 오는 고객 수를 기록하고 다음을 알아냈습니다.

• 월요일: 고객 50명
• 화요일: 고객 60명
• 수요일: 고객 40명
• 목요일: 고객 47명
• 금요일: 고객 53명

카이제곱 적합도 검정을 수행한 후 연구원은 다음을 발견했습니다.

카이제곱 검정 통계량(X ² ): 4.36

자유도: (df): 4

이 카이제곱 검정 통계량 및 자유도와 관련된 p-값을 찾으려면 R에서 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

 #find p-value for the Chi-Square test statistic
pchisq(q=4.36, df=4, lower.tail= FALSE )

[1] 0.3594721

p-값은 0.359 로 나타났습니다. 이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 이는 실제 고객 분포가 매장 주인이 보고한 분포와 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

예 2: 카이제곱 독립성 검정

연구자들은 성별이 정당 선호와 연관되어 있는지 여부를 알고 싶어합니다. 그들은 500명의 유권자를 무작위로 추출하여 선호하는 정당에 대해 질문했습니다. 카이제곱 독립성 검정을 수행한 후 그들은 다음을 발견했습니다.

카이제곱 검정 통계량(X ² ): 0.8642

자유도: (df): 2

이 카이제곱 검정 통계량 및 자유도와 관련된 p-값을 찾으려면 R에서 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

 #find p-value for the Chi-Square test statistic
pchisq(q=0.8642, df=2, lower.tail= FALSE )

[1] 0.6491445

p-값은 0.649 로 나타났습니다. 이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 이는 성별과 정당 선호도 사이에 연관성이 있다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

관련 항목: R에서 카이제곱 독립성 검정을 수행하는 방법

pchisq() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾아보세요.