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카이자승 검증
1. 카이자승 검증이란? 관찰빈도와 기대빈도와의 차이를 계산함으로써 두 변인간의 관계가 유의미한지 아니면 상호독립적인지를 검증하는 방법
1) 단일표본
(1) 1단계: 영가설과 연구가설의 설정
(2) 2단계: 검증통계치 계산
- 값
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카이자승의 목적
두 변인의 비연속적이고 각 변인이 두 가지 이상의 성질도
구분되어 있을 경우에 이론을 가설로 세우고 그 이론 밑에서 기대되는
빈도를 구하여 관찰빈도가 기대빈도에 적합한가의 여부를
X2에 값에 의하여 검증.
독립
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카이자승의 분포의 모양은 더 정규분포
에 가까워진다. 자유도가 크면 클수록 분포의 오른쪽 끝이나 왼쪽 끝의
극단값이 관찰될 가능성이 낮아짐을 의미한다
--> 카이자승 통계치는 표본의 크기에 직접 비례한다.
따라서, 통계적 유의성과
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카이자승법
(1) 카이자승법의 의미
카이자승법이란 자료가 명명척도인 빈도(頻度)로 주어졌을 때 주로 이용하는 방법이다. 이는 관찰된 빈도가 이론적으로 기대되는 빈도와 같은지, 다른지 또는 그 차이가 우연한 것인지 의미있는 것인지를
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▶ Simple Factorial
2) 결과물 해석
카이자승 검증
1. 카이자승 검증이란? 관찰빈도와 기대빈도와의 차이를 계산함으로써 두 변인간의 관계가 유의미한지 아니면 상호독립적인지를 검증하는 방법
1) 단일표본
(1) 1단계: 영가설과 연구가설의 설정
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