카이제곱분석

소개글

카이제곱검정에 대한 자료입니다.

2가지 연구과제에 대하여 카이제곱분석을 시행하였고, 결과와 해석이 있습니다.

목차

없음

본문내용

교차분석 및 카이제곱 검정
석사3학기 전미리
1. 카이제곱검정
카이제곱 검정은 기대빈도수와 실제빈도수의 차이를 검증하기 위한 것이다. 즉, 카이제곱검정은 독립변수와 종속변수가 모두 범주형(이산형)자료일 때 독립성을 검정하는 것이다.

◆ 연구과제 1-1
본 연구의 목적은 성별에 따른 자동차 선호색상의 차이를 알아보는 것이다.
- 대립가설(): 성별에 따라 선호 색상은 통계적인 차이가 있을 것이다.
- 귀무가설(): 성별에 따라 선호 색상은 통계적인 차이가 없을 것이다.
투입된 변수가 각 각 명목척도로서 명목×명목이기 때문에 비모수기법의 하나인 카이제곱검정으로 가설을 검정할 수 있다.
색상선호도

.
.
* 0셀(.0%)은 5보다 작은 기대빈도를 가지는 셀임. 최소 기대빈도는 29.28임.
◆ 결과정리
구분
설명
Project
300명의 자가 운전자를 랜덤 추출하여 성별과 선호하는 자동차의 색상을 조하나 결과이다. 성별에 따라 선호하는 자동차의 색상이 차이가 있는가?
DATA의 특성파악
종속변수 : 선호색상 : 명목(수준3)
독립변수 : 성별 : 명목(수준2)
가정검토
기댓값이 5보다 작은 셀이 존자하는가? NO
분석방법의 검정
종속(명목) : 독립(명목) → Chi-Square Test(교차분석)
결과 해석

참고 자료

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