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카이제곱
카이제곱이란
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• 명목변수간의 관계를 측정하는 통계량
• 카이제곱 = (관측도수-기대도수)^2/기대도수
• 피어슨에 의해 제시된 카이제곱분포표를 따름
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카이제곱 값’을 구한다.
4) 카이제곱 값과 임계치를 비교하여 가설을 검정
5) 값이 임계치보다 크면 귀무가설 기각(차이가 있다). 임계치보다 작으면 귀무가설 채택(차이가 없다.)
2.2 유의할 점
- 변수의 모든 범주의 칸에서 관찰빈도가 최소
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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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정규분포와 카이제곱분포/t분포와 F분포 나누는 기준은 모표본편차(시그마) 기지/미지가 맞습니다.
그리고, 정규분포와 t분포/F분포와 카이제곱분포는 나누는 기준은 평균(중심치)검정/편차(산포)검정 입니다.
예를 들면, 모표준편차를 알고
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카이제곱분포를 따르는 서로 독립인 확률변수들이라 할 때,
F = (V₁/k₁) / (V₂/k₂)
의 분포를 자유도 (k₁, k₂)인 F분포라 한다. 이 때, 기호로서 F ~ F(k₁, k₂) 로 나타낸다.
확률변수 X의 확률밀도함수가 다음과 같다면 이 확률변수 X는 자유도
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카이제곱 검증, 회귀분석 등
- 윤리적 고려
연구 참여자의 동의 획득: 연구 참여 목적, 과정, 위험 및 이익 충분히 설명
익명성 보장: 개인정보 보호, 연구 결과에서 개인 식별 불가능
연구 과정에서 발생할 수 있는 위험 최소화: 안전한 연구 환
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