인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 적합도, 독립성으로 1차 구분하고

2. 분포(확률)이 있냐 없냐로 구분하면 어떨까요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.

적합도 검정과 독립성 검정의 차이를 이해하고, 어떤 상황에서 각각의 검정을 사용하는지 알기 위해서는 두 가지 검정의 목적과 사용되는 데이터의 형태에 대해 이해해야 합니다.

1. 적합도 검정 (Goodness-of-fit test):

   • 목적: 한 변수의 분포가 특정 이론적 분포와 얼마나 일치하는지를 살펴보는 것입니다.
     
   • 사용: 예를 들어, 주사위를 굴렸을 때 각각의 면이 나올 확률이 이론적으로 1/6이라고 할 때 실제로 주사위를 굴려서 나온 결과가 이 이론적인 기대와 맞는지를 검증할 때 사용합니다.
     
   • 데이터: 주로 한 집단에서 관찰된 빈도와 기대되는 빈도의 비교에 사용됩니다.
     

2. 독립성 검정 (Test of independence):

   • 목적: 두 범주형 변수 사이에 관계가 있는지 없는지를 평가하는 것입니다.
     
   • 사용: 예를 들어, 성별과 흡연 여부가 독립적인지를 검증할 때 사용됩니다.
     
   • 데이터: 두 개 이상의 범주형 변수가 사용되며 교차분석을 통해 두 변수 간의 관련성을 평가합니다.
     

구체적인 적용 예시와 더 많은 정보는 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다:

• 카이제곱 검정과 적합도 검정의 차이점? - 이 게시물에서는 카이제곱 독립성 검정과 적합도 검정의 차이를 명확히 설명합니다. 이 링크를 방문하시면 보다 자세한 설명을 확인하실 수 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 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.