01
검정 방식
범주마다 관측 빈도와 기대 빈도의 차이를 제곱해 기대 빈도로 나누고 모두 더합니다. 값이 클수록 데이터가 가정한 분포와 맞지 않는다는 뜻입니다.
- χ² = Σ (Oᵢ − Eᵢ)² ÷ Eᵢ, 자유도 k − 1
- 같은 비율: Eᵢ = n ÷ k
- 경험 규칙: 모든 기대 빈도가 5 이상.
02
계산 예시
계산기는 범주 3개의 빈도 50, 30, 20(n = 100)를 같은 비율과 비교하는 설정으로 열립니다. 기대 빈도는 각각 33.33입니다. 결과는 χ² = 14.00, 자유도 2, p < .001로, 균등 분포에서 뚜렷하게 벗어납니다.
03
쓸 때와 쓰지 말아야 할 때
범주형 변수 하나에 대한 검정입니다.
- 표본이 알려진 모집단 분포(연령, 지역 등)를 반영하는지 확인할 때.
- 응답이 범주나 요일에 고르게 나뉘는지 확인할 때.
- 두 변수의 연관성에는 쓰지 마세요. 독립성 카이제곱 검정을 쓰세요.
- 기대 빈도가 아주 작으면 쓰지 마세요. 범주를 합치세요.