통계 (4) 썸네일형 리스트형 카이제곱검정 - 범주형 데이터 분석하기 카이제곱 검정(Chi-Square Test)은 범주형 데이터의 분포를 분석할 때 사용하는 통계적 방법입니다. 주로 관찰된 데이터가 기대되는 분포와 얼마나 일치하는지를 검정하거나, 두 개 이상의 범주형 변수 간의 독립성을 검정하는 데 사용됩니다. 카이제곱 검정에는 여러 종류가 있지만, 여기서는 주로 사용되는 두 가지를 설명하겠습니다: 카이제곱 적합도 검정과 카이제곱 독립성 검정.1. 카이제곱 적합도 검정 (Chi-Square Goodness of Fit Test)카이제곱 적합도 검정은 관찰된 데이터가 특정한 이론적 분포에 얼마나 잘 맞는지를 검정합니다. 예를 들어, 주사위를 던졌을 때 모든 면이 동일한 확률로 나오는지 확인할 수 있습니다.과정:가설 설정:귀무가설(H0): 관찰된 데이터는 기대되는 분포와 일.. 가설검정, 통계적 유의성, t검정 가설검정:가설검정은 주어진 데이터를 사용하여 어떤 가설이 옳은지를 결정하는 통계적 방법입니다.일반적으로는 귀무가설(null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis)을 설정하고, 주어진 데이터로부터 표본 통계량을 계산하여 귀무가설이 기각되는지 여부를 결정합니다.가설검정은 주어진 데이터가 우연히 발생한 것인지를 판단하고, 결과를 통계적으로 유의미한지를 확인하는 데 사용됩니다. 통계적 유의성:통계적 유의성은 가설검정에서 중요한 개념으로, 주어진 데이터로부터 얻은 결과가 우연히 발생할 확률을 나타냅니다.일반적으로는 유의수준(significance level)이라는 임계값과 비교하여 결과를 판단합니다. 유의수준은 귀무가설을 기각하는 기준이 되는 확률입니다.결과가 통계적으로 유의.. 표본분포, 신뢰구간, 정규분포 표본분포(Sampling Distribution):표본분포란 모집단에서 추출한 여러 개의 표본에 대한 특정 통계량(예: 평균, 표준편차)의 분포를 의미합니다.통계적 추론을 할 때, 우리가 관심 있는 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정할 때 표본을 사용합니다. 이때 표본을 통해 얻은 통계량들의 분포를 표본분포라고 합니다.신뢰구간(Confidence Interval):신뢰구간은 표본에서 계산된 통계량(예: 평균, 비율)이 모집단의 파라미터(예: 모평균, 모비율)를 포함할 것으로 추정되는 구간을 말합니다.일반적으로 신뢰수준(confidence level)이 주어지면, 해당 신뢰수준 아래에서 모집단 파라미터가 포함될 것으로 예상되는 구간을 계산합니다. 예를 들어, 95% 신뢰구간은 모평균이 해당 구간 안에 .. ANOVA에 대한 간략정리 ANOVA(Analysis of Variance)는 두 개 이상의 그룹 간의 평균 차이를 비교하기 위해 사용되는 통계적 방법입니다. 주로 실험 연구에서 변수의 영향을 평가할 때 사용됩니다. ANOVA는 각 그룹 내의 변동과 그룹 간의 변동을 비교하여 유의한 차이가 있는지 판단합니다.ANOVA의 종류일원분산분석 (One-Way ANOVA):하나의 독립 변수(요인)만을 고려하여 각 그룹 간의 평균 차이를 비교합니다.예: 서로 다른 다이어트 프로그램의 효과를 비교하기 위해 여러 그룹의 체중 감소를 비교.이원분산분석 (Two-Way ANOVA):두 개의 독립 변수(요인)와 이들 간의 상호작용 효과를 고려하여 평균 차이를 비교합니다.예: 다이어트 프로그램과 운동 프로그램의 조합이 체중 감소에 미치는 영향을 비교... 이전 1 다음
