카이제곱통계량 독립성 검정, 적합성 검정 문의입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

석구님의 질문은 카이제곱 독립성 검정과 적합도 검정에 대한 기본적인 접근 방법에 대한 이해를 요구합니다. 제공된 정보를 토대로, 해당 질문과 관련된 유용한 답변을 찾아보았습니다.

카이제곱 독립성 검정에 대해, 비교적 유사한 질문인 “카이제곱 독립성검정에서의 검정통계량은 무슨 의미를 가지나요?” 에 대한 답변에서, 검정 통계량이 관측된 빈도(observed frequency)와 기대된 빈도(expected frequency)와의 차이를 기반으로 계산된다고 설명되어 있습니다. 이것은 카이제곱 독립성 검정 시 crosstab을 사용하여 데이터 테이블을 만들고, chi2_contingency 함수를 이용하여 관측치와 기대치 간의 차이를 통계적으로 분석하는 과정과 일맥상통합니다.
적합도 검정에 대해서는 “3유형 적합도검정 문의” 질문에서, 적합도 검정을 실시하는 코드 예제에 대한 설명이 있습니다. 여기서는 관찰된 빈도(ob)와 기대되는 빈도(ex)를 직접 정의하고, chisquare 함수를 통해 두 빈도 간의 차이를 분석하는 과정을 설명합니다. 이는 석구님의 이해와 일치하는데, 적합도 검정에서는 리스트 형태로 관찰값과 기대값을 정의하고 이 두 값을 비교하여 통계적 유의성을 평가합니다.

두 질문 모두 [퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3) 과정에 포함된 내용이며, 석구님의 이해가 올바른 방향으로 가고 있다는 것을 시사합니다.

카이제곱 독립성 검정과 적합도 검정은 모두 관찰된 데이터와 특정 가설(기대되는 빈도) 사이의 일치 여부를 통계적으로 분석하는 데 사용됩니다. 차이점은 독립성 검정이 두 변수 간의 독립성을 분석하는 데 중점을 두는 반면, 적합도 검정은 한 변수의 분포가 특정 분포를 따르는지를 확인하는 데 초점을 맞춥니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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