Chi-squared Test(카이제곱검정)

카이제곱 식

• $O_i$ = Obseved frequency counts in each category
• $E_i$ = Expected frequency counts in each category
• $k$ = Number of categories

Chi Squared Test(카이제곱검정)

• 카이 제곱 분포에 기초한 통계적 방법
• 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 유의하게 다른지 검정
• 범주형 자료로 이뤄진 데이터 분석에 활용

$\chi^2$와 p-value

• p-value
• p-value 를 구하기 위해 필요한 값
  - $\chi^2$
  - Degree of freedom(자유도)
  - 유의 수준($\alpha$) : 0.05 또는 0.01, 연구자/분석가에 의해 결정 - 유의 수준 0.05에서는 95% 신뢰 구간을 기초로 검정에 대한 판별 가능

귀무가설 기각 기준

• p-value 를 통해 검정 결과가 유의한지 판단
• $\alpha < p$ : 귀무가설 기각 불가
• $\alpha >= p$ : 귀무가설 기각(대립가설 채택)
• 유의하다 - 유의 수준에 든다 - 우연이 아니다(필연적 의미가 있음)

(업데이트중)