카이제곱검정 검색 결과
3 개의 검색 결과가 있습니다.
통계/R

R에서 라오-스콧(Rao-Scott) 카이제곱검정

라오-스콧(Rao-Scott) 카이제곱검정은 복잡한 표본 설계를 고려한 통계적 방법입니다. 이 글에서는 R을 사용해 라오-스콧 검정을 수행하고 결과를 해석하는 방법을 알아봅니다. 1. 라오-스콧 카이제곱검정의 개요 2. 필요한 R 패키지 설치 및 로드 3. 데이터 준비 및 설계 객체 생성 4. 라오-스콧 카이제곱검정 수행 5. 결과 해석 및 보고 6. 분석 결과의 기본 구성요소 이해하기 7. p-값과 통계적 유의성 8. 결과 해석의 실제 예시 9. 결과 해석의 주의사항 1. 라오-스콧 카이제곱검정의 개요 라오-스콧 카이제곱검정은 복잡한 표본 설계를 고려하여 두 범주형 변수 간의 독립성을 검정하는 방법입니다. 이는 특히 사회과학 연구나 설문조사 데이터 분석에 유용하며, 복합 추출 설계와 같은 복잡한 표본 ..

2024. 1. 6. 20:32
통계/R

R을 활용한 맥네마 검정

맥네마 검정(McNemar's test)은 이항 분포를 따르는 두 관련 표본의 변화를 분석하는 통계적 방법입니다. R을 사용하여 맥네마 검정을 수행하고, 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 맥네마 검정(McNemar's test)이란 2. R에서 맥네마 검정(McNemar's test)하는 법 3. 분석결과 해석하는 법 1. 맥네마 검정(McNemar's test)이란 맥네마 검정은 두 관련된 표본 쌍의 변화를 분석하기 위해 사용되는 비모수 통계적 검정 방법입니다. 주로 두 조건에서 동일한 대상을 대상으로 한 전후 테스트에 사용되며, 두 이진 변수 간의 변화를 평가하는 데 적합합니다. 이 검정은 각 대상이 두 조건 모두에서 반응을 보이거나, 두 조건 모두에서 반응을 보이지 않는 경우의 수를..

2023. 12. 31. 20:24
통계/R

R에서 카이제곱 검정으로 범주형 데이터 분석하기

카이제곱 검정은 범주형 데이터에 대한 통계적 검정 중 하나로, 관측된 빈도와 기대된 빈도 간의 차이가 통계적으로 유의미한지를 판단하는 데 사용됩니다. R에서 어떻게 카이제곱 검정을 수행하고 결과를 해석하는지 알아보겠습니다. 목차 카이제곱 검정 (Chi-Square Test) 이란 R에서 카이제곱 검정 (Chi-Square Test)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. 카이제곱 검정 (Chi-Square Test) 이란 카이제곱 검정은 범주형 데이터의 관측된 빈도와 기대된 빈도 간의 차이를 평가하는 통계적 검정입니다. 이 검정은 주로 두 범주형 변수 간의 독립성 혹은 연관성을 평가하기 위해 사용됩니다. 예를 들면, 두 변수 '성별'과 '흡연 여부' 간에 연관이 있는지 없는지를 알아보기 위해 카이제곱 검정을 ..

2023. 10. 11. 18:57