반응형 pandas2 파이썬으로 Chi-Square(카이 제곱)검정 돌리기 이제 t-test 시리즈(?)를 마무리하고, 그 다음으로 카이 제곱 검정에 대해 알아보겠습니다. (정확히 말하면, 모수 기반의 t-test만 마무리했지만 오늘은 넘어가겠습니다) Chi-Square검정은 환경에 따라 t-test 보다 더 많이 쓰는 검정 방식입니다. 개념상 헷갈릴 부분을 제외하면 과정이 크게 복잡하지 않기 때문에 포스팅 내용을 차근차근 따라하시면 쉽게 이해할 수 있습니다. 그러면 시작해보겠습니다. 카이 제곱 검정? Chi-Square검정은 말 그대로 카이(χ) 제곱 분포를 사용하는 검정입니다. 그렇다면, 왜 카이 제곱 분포를 사용할까요? 잠깐 이전의 포스팅을 확인해 보도록 합시다. 2022.08.04 - [데이터과학 기초/통계] - 파이썬으로 대응표본 t-test 돌리기 2022.08.02.. 2022. 8. 6. 파이썬으로 대응표본 t-test 돌리기 t-test 시리즈(?)의 마지막 파트인 대응표본 t-test입니다. 2022.08.02 - [데이터과학 기초/Python배우기] - 파이썬으로 단일표본 t-test 돌리기 2022.07.29 - [데이터과학 기초/Python배우기] - 파이썬으로 독립표본 t-test 돌리기 (굳이 따진다면 추가로 비모수 검정이 남았습니다만, 일단은 넘어가도록 하죠) 대응표본 t 검정(Paired t-test) 대응표본 t검정은 Paired라는 표현에서 알 수 있듯이, "짝을 이룬 두 집단(표본)"을 비교하는 검정 방식입니다. 그렇다면, "짝을 이룬다"라는 표현은 어떤 뜻을 가질까요? "전/후"의 관계를 가장 흔한 예시로 들 수 있습니다. "커피를 마시기 전후로 집단의 서류 처리 능력에 차이가 존재하는가?" 와 같은 .. 2022. 8. 4. 이전 1 다음 반응형
