chi square test (카이제곱 검정)

21년 3월 12일 

코드스테이츠 부트캠프 9일차

Week2 Statistics

 

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오늘의 나를 뒤돌아보며,

 

 

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9일차

Hypothesis Test 2

 

키워드

• chi square test (카이제곱 검정)

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어제 8일차에 배운 t-test는 그룹의 평균값에 대해서 비교하는 가설검정방법이다.

 

chi square test (카이제곱 검정)

카이제곱 검정은 교차분석이라고 불리며 두 범주형 변수에서 관찰된 빈도가 기대빈도와 의미있게 다른지 검증하기 위해 사용된다. 즉, 두 범주형 변수가 종속 사건인지 독립사건인지 판별하는 것이다.

 

두 변수가 종속사건일 경우 x²(chi²) 값이 크고 중요한 feature를 의미한다.

 

귀무가설 : 두 변수는 연관성이 없다 ( 두 변수가 독립사건이다. )

대안가설 : 두 변수는 연관성이 있다 ( 두 변수가 종속사건이다. )

p value > 0.05  : 귀무가설 채택

 

카이제곱 검정을 통해 p value를 얻게 된다.

자유도는 n-1, 자유도가 클수록 카이제곱 분포는 정규분포에 유사해진다.

one-sample chi-square test

import  numpy as np
from scipy.stats import chisquare 
 
chisquare(df_sum,axis=None)

 

 

two-sample chi-square test

from scipy.stats import chi2_contingency
chi2_contingency(df,correction=False)  # correction 에 True와 False 사용의 차이를 알아보자

꼭 기억하고 넘어가야 하는 것

 

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