📊 추론통계 분석 중 이항검정

📌 이항검정이란?

• 이항검정
  - 결과가 두 가지 값을 갖는 확률변수의 분포(이항분포)를 판단하는데 효과적이다.
  - 정규분포는 연속변량인데 반해 이항분포는 이산변량을 따른다.

📊 실습1) 이항검정

📌 고객 안내서비스 만족율 이항검정

• 1. 가설 수립
  - 귀무가설 : 직원을 대상으로 고객대응 교육 후 고객안내 서비스 만족율은 80%이다.
  - 대립가설 : 직원을 대상으로 고객대응 교육 후 고객안내 서비스 만족율은 80%가 아니다.

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• 2. 라이브러리 Import

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

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• 3. 데이터 준비

data = pd.read_csv("../testdata/one_sample.csv")
print(data.head())
#    no    gender  survey time
# 0   1         2       1  5.1
# 1   2         2       0  5.2
# 2   3         2       1  4.7

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• 4. 유니크 값 확인

print(data['survey'].unique())
# [1 0]

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• 5. 유니크 값 별 빈도수 확인

ctab = pd.crosstab(
    index = data['survey'],
    columns = 'count'
)
ctab.index = ['불만족', '만족']
print(ctab)
# col_0  count
# 불만족       14
# 만족       136

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• 6. 양측 검정 전개
  [ alternative 속성값 특징 ]
  - two-sided는 방향성 X
  - greater는 방향성 O

p = stats.binom_test([136, 14], p=0.8, alternative='greater')
print(p)
# 0.0006734701362867024
# 결과 분석
# 0.0003(p-value) < 0.05(유의수준)
# 대립가설의 p-value가 유의수준보다 작으므로 유의미한 값을 도출할 수 있다고 판단
# -> 대립가설 채택
# -> 귀무가설 기각