실생활에서 카이제곱 검정을 사용하는 4가지 예

에 의해 벤자민 앤더슨 7월 23, 2023 가이드 댓글 0개

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 기사에서는 이러한 유형의 카이제곱 테스트가 실제 상황에서 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예를 공유합니다.

상점 주인이 매주 매일 같은 수의 고객이 자신의 상점을 방문한다고 주장한다고 가정해 보겠습니다.

이 가설을 테스트하기 위해 그는 특정 주에 매장에 오는 고객 수를 기록하고 다음을 알아냈습니다.

그는 카이제곱 적합도 검정을 사용하여 매일 방문하는 고객의 분포가 그의 분포 가설과 일치하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

그는 카이제곱 적합도 검정 계산기를 사용하여 검정의 p-값이 0.359 라는 것을 알 수 있습니다.

이 p-값은 0.05 이상이므로 실제 고객 분포가 매장 주인이 주장하는 분포와 다르다고 주장할 증거가 충분하지 않습니다.

한 생물학자가 매주 같은 수의 서로 다른 네 종의 사슴이 숲의 특정 숲 지역에 들어간다고 주장한다고 가정해 보겠습니다.

이 가설을 테스트하기 위해 그녀는 일주일 동안 숲이 우거진 지역에 들어가는 각 사슴 종의 수를 기록합니다.

그녀는 카이제곱 적합도 검정을 사용하여 매주 숲의 숲 지역에 들어오는 사슴 종의 분포가 가상 분포와 일치하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

카이제곱 적합도 검정 계산기를 사용하여 검정에 대한 p-값이 0.137 이라는 것을 알 수 있습니다.

이 p-값은 0.05 이상이므로 사슴의 실제 분포가 생물학자가 주장하는 분포와 다르다고 주장할 충분한 증거가 없습니다.

특정 도시의 정책 입안자가 성별이 정당의 선호와 연관되어 있는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다.

그는 유권자 500명을 무작위로 표본 추출하여 선호하는 정당에 대해 질문하기로 결정했습니다. 다음 표는 설문 조사 결과를 나타냅니다.

카이제곱 독립성 검정을 사용하여 두 변수 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인할 수 있습니다.

그는 카이제곱 독립성 검정 계산기를 사용하여 검정의 p-값이 0.649 임을 알 수 있습니다.

p-값이 0.05 이상이므로 성별과 정당 선호도 사이에 연관성이 있다고 말할 수 있는 증거가 충분하지 않습니다.

연구자가 결혼 상태가 교육 수준과 연관되어 있는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다.

그는 300명의 개인을 단순 무작위 표본으로 추출하기로 결정하고 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

카이제곱 독립성 검정을 사용하여 두 변수 사이에 통계적으로 유의미한 연관성이 있는지 확인할 수 있습니다.

그는 카이제곱 독립성 검정 계산기를 사용하여 검정의 p-값이 0.000011 임을 알 수 있습니다.

p-값이 0.05보다 작으므로 결혼 여부와 교육 수준 사이에 연관성이 있다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있습니다.

다음 자습서에서는 다양한 유형의 카이제곱 테스트를 소개합니다.

다음 튜토리얼에서는 카이제곱 테스트와 기타 통계 테스트의 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