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검정할 필요가 있을 경우에는 1%를 적용하기도 한다. 유의수준은 기호 알파 로 표현한다.
적합도검정 318 (스캔) 정규분포 156(스캔)
카이제곱분포 모분산에 대한 가설 검정이나 교차분석에서 독립성 검정이나 동일성 검정, 적합도 검정 등에 사
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독립변수와 종속변수가 모두 범주형 변수일때 검정하는 방식입니다. 또한 카이제곱검정은 실제 관찰된 관찰도수(Oi)와 이론적 빈도인 기대도수(Ei)에 차이가 있는 지를 보는 것으로 적합도검정(test of goodness of fitness), 또는 두 변수가 서로 독립
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1. 계량치의 검정
[1] 모평균의 검정(모평균 가설검정)
(1) 모표준편차기지: Z분포이용
(2) 모표준편차미지: t분포이용
[2] 모평균차의 검정(두 모평균의 가설검정)
(1) 모표준편차기지: 두 독립표본의 평균비교→표준정규분포이용
(2) 모표
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검정할 수 있다.
또한 출력결과에 요인들 수준간의 평균차이를 검정하였는데, 이는 각 수준의 합이 고정(fixed)되어 있지 않는 확률변수라면 이러한 평균차이에도 관심을 가질 수 있을 것이다. 1 범주형 자료
2 피어슨(Pearson)의 적합도 검
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검정)
모분산을 모르고 있는 경우(t분포 검정)
3) 범주형 자료와 카이제곱검정
●이항분포와 카이제곱근사, 다항분포와 카이제곱근사
●적합도 검정
모형에 대한 검정(관찰도수와 기대도수를 이용한 적합도 검정)
확률분포에 대한 검정(이항,
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