[2024 빅분기 실기] 메타코드 강의 후기 | 3유형 (4) - 카이제곱검정

이번 8회 빅데이터 분석기사 필기/실기 시험은 메타코드 온라인 강의를 수강하여 대비하기로 결정하였다.
메타코드는 데이터사이언스와 인공지능을 비롯한 전반적인 데이터 직무에 대한 교육을 받을 수 있는 교육 사이트이다.
메타코드에서 서포터즈를 뽑는다는 공지를 보고 데이터분석 직무에 대한 공부를 하겠다는 마음가짐과 성실성을 어필하게 되었고,
좋은 기회를 받아 이번 5기 서포터즈에 합류하게 되었다.
메타코드 서포터즈 첫 활동으로, 2024 빅분기 실기 강의에 대한 내용의 일부와 그 후기를 작성하고자 한다.

 

 

 

 

 

 

 

1. 가설검정 - 카이제곱검정

  1. 적합성 검정 : 각 범주에 속할 확률이 같은지?

chisquare(f_obs=a, f_exp=b)

■ 예제로 이해하기 1

랜덤박스에 상품 A, B, C, D가 들어있다고 한다.

랜덤박스에서 100번 상품을 꺼냈을 때, 아래와 같이 상품이 나왔다고 한다면 랜덤 박스에는 상품이 동일한 비율로 들어있다고 할 수 있을까?

가설설정

H0 : 동일한 비율로 들어있다.

H1 : 동일한 비율로 들어있지 않다.

 

검정통계량

 

Oi : 관측빈도

Ei : 기대빈도

 

 

χ² = 1 + 1 + 4 + 4 = 10

df(자유도) = n - 1 = 3

*n은 항목의 수

 

p-value 계산

자유도가 3인 χ²분포에서 검정통계량이 10일 때 p-value 값은?

  - 0.0186 -> 유의수준 5% 하에서 H0 기각

 

Q. 검정통계량 χ² 값의 변화는 어떤 의미를 가질까?

가설설정

p1 = p2 = p3 = ...

H0 : 상품 A, B, C, D가 동일한 비율로 들어있다

H1 : not H0 (적어도 하나는 같지 않다)

 

검정통계량

 

Oi : 관측빈도

Ei : 기대빈도

 

χ² 값이 커진다는 건 -> 관측빈도와 기대빈도 값의 차이가 커진다는 의미

 

1. 검정통계량(χ²) 값이 증가하면 p-value 값이 작아짐

2. 검정통계량(χ²) 값이 증가하면 H0 기각

*참고로 적합성, 독립성 검정은 우측 검정

 

 

  2. 독립성 검정 : 두 개의 범주형 변수가 서로 독립인지?

chi2_contingency()

■ 예제로 이해하기 2

연령대에 따라 먹는 아이스크림의 차이가 있는지 독립성 검정을 실시하시오.

가설설정

H0 : 두 변수는 서로 독립이다.

H1 : 두 변수는 서로 독립이 아니다.

 

검정통계량

 

Oi : 관측빈도

Ei : 기대빈도

 

χ²  = 1.708

df(자유도) = (행 - 1)(열 - 1) = 2

 

p-value 계산

자유도가 2인 χ² 분포에서 검정통계량이 1.708일 때 p-value 값은?

  - 0.426 -> 유의수준 5% 하에서 H0 채택

 

Q. 검정통계량 χ²  값의 변화는 어떤 의미를 가질까?

가설설정

H0 : 두 변수는 서로 독립이다.

H1 : 두 변수는 서로 독립이 아니다.

 

검정통계량

 

Oi : 관측빈도

Ei : 기대빈도

 

χ² 값이 커진다는 건 -> 관측빈도와 기대빈도 값의 차이가 커진다는 의미

 

1. 검정통계량(χ²) 값이 증가하면 p-value 값은 작아짐

2. 검정통계량(χ²) 값이 증가하면 H0 기각

*참고로 적합성, 독립성 검정은 우측 검정

 

 

 

 

 

 

이번 강의에서는 범주형 변수들끼리의 관계를 검정할 수 있는 카이제곱 검정방법에 대한 공부를 진행했다.

빅분기 강의를 들으면서 좋았던 부분은 핵심적인 내용들을 이해하기 쉽게 간결하게 잘 설명해 준다는 점이다.

 

 

 

 

 

 

 

https://www.metacodes.co.kr/edu/read2.nx?M2_IDX=30659&page=1&sc_is_discount=&sc_is_new=&EP_IDX=8343&EM_IDX=8169

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