Hyun's Wonderwall

7. 범주형 자료 분석 범주형 자료: 카테고리 자료. 범주형 자료의 관찰된 빈도가 기대되는 빈도와 의미있게 다른지의 여부를 검정한다. * 1개의 범주형 변수의 관찰된 빈도가 기댓값과 같은지 검정 -> 피어슨 적합도 검정 ex. 휴대폰 색상 선호도가 동일한가? - 이때 범주형 변수: 휴대폰 색상, 빈도: 선호 소비자수 * 2개의 범주형 변수가 서로 독립인지 검정 -> 독립성 검정 ex. 연령대와 지지하는 후보는 서로 연관이 있는가? - 이때 범주형 변수: 지지하는 후보, 연령대 카이제곱 분포 x² 분포. x² ~ x²(df) // df : 자유도 아래의 검정통계량 식(또는 x²의 그래프) 을 보면 알 수 있듯, 항상 x² >=0 이다. so 단측. (1) 피어슨 적합도 검정 언제 쓸까? 귀무가설의 주어진 ..

5. 평균의 검정 z 검정 조건) 모집단 개수 30 이상이거나 / 소표본인데 정규모집단이고 모표준편차를 앎 t 검정 조건) 소표본인데 정규모집단이고 표본표준편차만 앎 [표본 집단이 하나] 일표본 z검정 : ~ N(0, 1) 일표본 t검정 : ~ t(n-1) [표본 집단이 2개] * 표본 집단이 서로 독립 (환자와 정상인, 200명을 랜덤으로 100명, 100명으로 나누는 등) 독립(2)표본 z검정 : 모표준편차 서로 다름. ~ N(0, 1) 독립(2)표본 t검정 : 등분산을 가정(모표준편차 같음); 각각의 표본표준편차는 다르므로 합동표준편차 sd를 계산해서 구함. ~ t(n1+n2-2) * 표본 집단이 서로 연관(ex.처리 전/후, 쌍둥이, 가족): 대응표본 t검정 : 두 집단의 차이 데이터 'D_전-후..