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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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검정 방법임
비율에 관한 검증은 단일비율에 관한 검증,
두 비율의 차에 관한 검증 및 두 개 이상의 비율간의 차를 검증하고자 하는 경우로 나누어 볼 수 있음 카이자승
기본개념
주의점
가설검정의 원리
카이자승의 경로
카
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모두 같은 분산을 가져야 한다.(Homogeneity of Variance)
각 집단들의 분산이 같지 않으면 분산을 사용하는 분산분석법을 사용하여 여러 집단의 검증을 실시할 수 없다. 001. 카이제곱 검정
002. T-test
003. 분산분석(ANOVA : Analysis of Variance)
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sexual preference crosstabulation
sexual preference
male female both
AIDS yes 4(57.1%) 2(11.1%) 3(60.0%) 9(30.0%)
AIDS no 3(42.9%) 16(88.9%) 2(40.0%) 21(70.0%)
total 7(100%) 18(100%) 5(100%) 30(100%)
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6.7%
100.0%
22
22.0
11.3%
100.0%
6
6.0
3.1%
100.0%
195
195.0
100.0%
100.0%
<귀하가 희망하는 전공학과는 무엇입니까*
귀하가 졸업후 생각하고 있는 진로는 무엇입니까의 교차표>
값
자유도
점근유의 확률
(양쪽검정)
Pearson카이제곱
우 도 비
선형대 선형결
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