[작업형3] 범주형 데이터 분석 - 카이제곱검정

범주형 데이터 분석 - 퇴근후딴짓

적합도 검정

• 관찰도수와 기대도수의 차이

• 	1	2
  탕수육	찍먹	부먹
  부산	60%	40%	기대값
  수원	1,1,2,2,1		관찰값

• 빈도(count)로 변경 (관찰값, 기대값)
• ↓ 사용방법
• scipy.stats.chisquare(observed, expected)
  • observed: 관찰된 빈도 리스트
  • expected: 기대 빈도 리스트
  • observed  = 위 값으로 보면 [3,2] 이렇게 나옵
  • expected = [0.6*5  ,0.4*5]를 넣으면 됩니다.
  • 이렇게 넣으면 검정통계량, pvalue값을 뽑을 수 있습니다.

 

독립성 검정

• 두 변수가 서로 독립적인지(연관성이 있는지) 확인
• 교차표 테이블로 만들기
  • 문제에서 표로 주어졌을 때
  • 로우(원) 데이터가 주어졌을 때

교차표(표로 주어졌을때) / 로우(원) 데이터 로

• 로우(원)데이터는 교차표 형태로 만들어주면됩니다.
• 그 이후에 아래함수를 이용해서 독립성검정을 해주면 됩니다.
• scipy.stats.chi2_contingency(table, correction=True)
  • table: 교차표
  • correction: 연속성 보정 (기본값 True, 말아야하면 False)

동질성 검정

• 두 개 이상의 집단에서 동질성을 갖는지 확인
• 검정 절차는 독립성과 같음