카이제곱 검정을 사용해야 하는 경우: 예 포함

통계에는 두 가지 유형의 카이제곱 검정이 있습니다.

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

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

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

• 눈 색깔(예: “파란색”, “녹색”, “갈색”)
• 성별(예: ‘남자’, ‘여자’)
• 결혼 상태(예: “기혼”, “미혼”, “이혼”)

이 튜토리얼에서는 각 테스트를 사용하는 시기 와 각 테스트의 몇 가지 예를 설명합니다.

카이제곱 적합도 검정

범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 알고 싶을 때마다 카이제곱 적합도 검정을 사용해야 합니다.

다음은 이 테스트를 사용하는 몇 가지 예입니다.

예시 1: 고객 계산

상점 주인은 매주 같은 수의 사람들이 상점에 들어오는지 알고 싶어합니다. 따라서 임의의 한 주 동안 매일 입장하는 사람의 수를 계산합니다.

카이제곱 적합도 검정을 사용하여 고객 분포가 매일 동일한 수의 고객이 매장에 입장하는 이론적 분포를 따르는지 여부를 확인할 수 있습니다.

예시 2: 주사위가 공정한지 테스트

연구자가 주사위가 공정한지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 그녀는 그것을 50번 던지고 각 숫자에 몇 번이나 떨어지는지 기록하기로 결정했습니다.

그녀는 카이제곱 적합도 검정을 사용하여 값의 분포가 각 값이 동일한 횟수로 나타나는 이론적 분포를 따르는지 여부를 확인할 수 있습니다.

예시 3: M&M 계산

가방에 들어 있는 M&M의 비율이 노란색 20%, 파란색 30%, 빨간색 30%, 기타 20%인지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 무작위로 M&M 가방을 열고 각 색상이 몇 개 나타나는지 세어봅니다.

카이제곱 적합도 테스트를 사용하여 색상 분포가 지정한 분포와 같은지 확인할 수 있습니다.

카이제곱 적합도 검정의 단계별 예를 보려면 Excel에서 이 예를 참조하세요.

카이제곱 독립성 검정

두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하려면 카이제곱 독립성 검정을 사용해야 합니다.

다음은 이 테스트를 사용하는 몇 가지 예입니다.

예시 1: 투표 선호도 및 성별

연구자들은 성별이 특정 도시의 정당 선호도와 연관되어 있는지 알고 싶어합니다. 그래서 그들은 500명의 유권자를 대상으로 설문조사를 하고 그들의 성별과 선호 정당을 기록합니다.

그들은 투표 선호도와 성별 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인하기 위해 카이제곱 독립성 테스트를 수행할 수 있습니다.

예시 2: 좋아하는 색깔과 좋아하는 스포츠

연구자들은 개인이 좋아하는 색깔이 좋아하는 스포츠와 연관되어 있는지 알고 싶어합니다. 그래서 그들은 100명을 대상으로 설문조사를 하고 두 가지 모두에 대해 선호하는 것이 무엇인지 물었습니다.

그들은 좋아하는 색깔과 좋아하는 스포츠 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인하기 위해 카이제곱 독립성 검정을 수행할 수 있습니다.

예시 3: 교육 수준 및 결혼 여부

연구자들은 교육 수준과 결혼 상태가 연관되어 있는지 알고 싶어합니다. 그래서 그들은 2,000명의 단순 무작위 표본을 통해 이 두 변수에 대한 데이터를 수집합니다.

그들은 교육 수준과 결혼 상태 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인하기 위해 카이제곱 독립성 검정을 수행할 수 있습니다.

카이제곱 독립성 검정의 단계별 예를 보려면 Excel의 이 예를 참조하세요.

추가 리소스

다음 계산기를 사용하면 두 가지 유형의 카이제곱 테스트를 온라인으로 무료로 수행할 수 있습니다.

카이제곱 적합도 검정 계산기
독립성 계산기의 카이제곱 검정