카이제곱 테스트와 anova: 차이점은 무엇인가요?

에 의해 벤자민 앤더슨 7월 23, 2023 가이드 댓글 0개

카이제곱 테스트 와 ANOVA (“분산 분석”)는 일반적으로 사용되는 두 가지 통계 테스트입니다.

따라서 이 두 테스트의 차이점을 이해하고 각 테스트를 언제 사용해야 하는지 아는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

이 튜토리얼에서는 두 테스트의 차이점과 사용 시기를 간단하게 설명합니다.

통계에는 두 가지 유형의 카이제곱 검정이 있습니다.

1. 카이제곱 적합도 검정 – 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

예를 들어:

2. 카이제곱 독립성 검정 – 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

예를 들어:

우리는 성별이 정당 선호와 연관되어 있는지 알고 싶습니다. 그래서 우리는 유권자 500명을 대상으로 설문조사를 실시하고 그들의 성별과 선호 정당을 기록합니다.
우리는 사람이 좋아하는 색깔이 좋아하는 스포츠와 연관되어 있는지 알고 싶습니다. 그래서 우리는 100명을 대상으로 설문조사를 실시하고 두 가지 모두에 대해 선호하는 것이 무엇인지 물었습니다.

이 두 테스트는 범주형 변수 로 작업할 때만 사용할 수 있습니다. 이는 이름이나 레이블을 취하고 범주에 속할 수 있는 변수입니다.

통계에서 ANOVA는 세 개 이상의 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

예를 들어:

적어도 하나의 범주형 변수와 하나의 연속형 종속변수가 있는 경우 분산분석을 사용하는 것이 적절합니다.

일반적으로:

카이제곱 검정과 분산분석을 언제 사용해야 하는지 더 잘 이해하려면 다음 연습 문제를 사용하세요.

연습문제 1

연구자가 교육 수준과 결혼 여부가 연관되어 있는지 알고 싶어하고 50명의 단순 무작위 표본을 통해 이 두 변수에 대한 데이터를 수집한다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하기 위해 그녀는 “교육 수준”과 “결혼 상태”라는 두 가지 범주형 변수를 사용하고 있기 때문에 카이제곱 독립성 테스트를 사용해야 합니다.

연습문제 2

한 경제학자가 특정 법률에 찬성하는 주민의 비율이 세 도시 간에 다른지 여부를 확인하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하려면 범주형 변수의 분포만 분석하므로 카이제곱 적합도 테스트를 사용해야 합니다.

연습문제 3

농구 코치가 세 가지 다른 훈련 기술로 인해 선수들의 평균 점프 높이가 달라지는지 알고 싶어 한다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하려면 범주형 변수(훈련 기술)와 연속형 종속 변수(점프 높이)를 분석하고 있으므로 일원 분산 분석을 사용해야 합니다.

연습 문제 4:

식물학자가 두 가지 서로 다른 태양 노출 수준과 세 가지 서로 다른 물 주기가 평균 식물 성장에 영향을 미치는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하기 위해 그녀는 두 개의 범주형 변수(햇빛 노출 및 물주기 빈도)와 하나의 연속 종속 변수(식물 성장)를 분석하고 있으므로 양방향 분산 분석을 사용해야 합니다.

다음 자습서에서는 다양한 유형의 카이제곱 테스트를 소개합니다.

다음 튜토리얼에서는 다양한 유형의 분산 분석 테스트를 소개합니다.

다음 튜토리얼에서는 다른 통계 테스트 간의 차이점을 설명합니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기