📊 추론통계 분석 중 비율검정

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📌 비율검정이란?

• 비율검정
  - 집단의 비율이 어떤 특정한 값과 같은지를 검증한다.
  - z-value : 비율 차이 검정통계량으로 귀무 기각 or 채택에 관여한다.
  
  
• 일원 비율검정
  - 결과 비율이 정해진 상태에서 현재 집단의 비율과 정해진 비율이 일치한지 확인
  
  
• 이원 비율검정
  - 두 집단의 비율이 일치한지 확인

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📊 실습1) 일원 비율검정

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📌 흡연자 비율 검정

• 1. 가설 수립
  A회사에는 100명 중에 45명이 흡연을 한다. 국가 통계를 보니 국민 흡연율은 35%라고 한다. 비율의 동일여부를 검정하시오.
  - 귀무가설 : A회사의 흡연율과 국민 흡연율의 비율은 같다.
  - 대립가설 : A회사의 흡연율과 국민 흡연율의 비율은 다르다.

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• 2. 라이브러리 Import

import numpy as np
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest

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• 3. 데이터 준비

count = np.array([45])
nobs = np.array([100])

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• 4. 비율 검정 전개

z, p = proportions_ztest(count=count, nobs=nobs, value=0.35)
print('z:{}, p:{}'.format(z, p))
# z:[2.01007563], p:[0.04442318]
# 결과 분석
# 0.04(p-value) < 0.05(유의수준)
# 대립가설의 p-value는 유의수준보다 낮으므로 유의미한 결과를 도출할 수 있다고 판단
# -> 대립가설 채택
# -> 귀무가설 기각

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📊 실습2) 이원 비율검정

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📌 커피마시는 비율 검정

• 1. 가설 수립
  A회사 사람들 300명 중 100명이 커피를 마시고, B회사 사람들 400명 중 170명이 커피를 마셨다. 비율의 동일여부를 검정하시오.
  - 귀무가설 : A회사의 커피마시는 비율과 B회사의 커피마시는 비율은 같다.
  - 대립가설 : A회사의 커피마시는 비율과 B회사의 커피마시는 비율은 다르다.

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• 2. 라이브러리 Import

import numpy as np
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest

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• 3. 데이터 준비

count = np.array([100, 170])
nobs = np.array([300, 400])

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• 4. 비율 검정 전개

z, p = proportions_ztest(count=count, nobs=nobs)
print('z:{}, p:{}'.format(z, p))
# z:-2.4656701201792273, p:0.013675721698622408
# 결과 분석
# 0.01(p-value) < 0.05(유의수준)
# 대립가설의 p-value가 유의수준보다 낮으므로 유의미한 결과를 도출할 수 있다고 판단
# -> 대립가설 채택
# -> 귀무가설 기각

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