독립성 검정 코드

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

joy10780님의 질문은 Python에서 scipy 모듈을 활용한 카이제곱 독립성 검정 코드의 작성 방식에 대한 것입니다. 모듈을 임포트하는 방식에 따라 코드가 약간 달라지긴 하지만, 실제로 chi2_contingency 함수의 사용에 있어서는 상관없습니다. 이 함수는 scipy.stats 모듈 내에 있으며, 모듈을 전체적으로 임포트하거나 필요한 함수만 선택해서 임포트하는 것은 개발자의 선호 또는 코드의 가독성에 따라 달라질 수 있습니다.

질문과 유사한 상황으로, 카이제곱 독립성(동질성 검정) 코드에서요~에서도 stats.chi2_contingency(table, correction=True)의 사용과 correction=True를 포함하지 않는 경우에 대한 질문이 있었습니다. 이 질문에 대해 “기본값이 ‘correction=True’입니다. 따라서 생략 가능합니다”라는 답변이 제공되었는데, 이는 chi2_contingency 함수의 특정 파라미터(여기서는 correction)의 기본값을 사용하는지에 대한 부분이었습니다.

joy10780님의 질문은 이와 직접적으로 맞닿아 있진 않지만, 같은 함수를 다른 임포트 방식으로 사용하는 것에 대해 다루고 있다는 점에서 유사성이 있습니다. 따라서, 함수의 호출 자체에 문제가 없다면, 임포트 방식은 개발자의 선호에 맞추어 선택해도 된다는 것을 알 수 있습니다.

결론적으로, from scipy.stats import chi2_contingency와 from scipy import stats 후 stats.chi2_contingency를 호출하는 방식은 기능적으로 동일하며 둘 다 올바른 코드 작성 방식입니다.

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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