카이-제곱 검정을 사용하여 관측된 데이터의 분포를 데이터의 기대 분포와 비교합니다.

카이-제곱 검정의 출력을 추가하려면 양식 추가 및 작성(으)로 이동하십시오.

카이-제곱 적합도

카이-제곱 적합도 검정을 사용하여 각 범주 내 항목의 비율이 사용자가 지정하는 비율과 유의하게 다른지 여부를 확인합니다.

여러 범주에 걸쳐 비율이 같은지(균일) 검정하거나, 각 범주에 다른 비율을 지정하거나, 각 범주에 과거 카운트를 지정할 수 있습니다.

예를 들어 구매자는 판매되는 티셔츠 크기의 비율이 주문되는 티셔츠 크기의 비율과 비례하는지 여부를 확인하기 위해 카이-제곱 적합도 검정을 수행합니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: 카이-제곱 적합도 검정의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

각 표본은 모든 범주의 결과를 합리적으로 관측할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. 기대 카운트가 너무 낮으면 검정의 p-값이 정확하지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 Minitab카이-제곱 적합도 검정에 대한 데이터 고려 사항으로 이동하십시오.

독립성에 대한 카이-제곱 검정

하나 이상의 범주형 변수를 기준으로 분류된 데이터가 있는 경우 독립성에 대한 카이-제곱 검정을 사용합니다.

카이-제곱 독립성 검정을 사용하면 둘 이상의 범주형 변수에 걸친 범주 조합의 개수 또는 백분율을 결정하고 변수 간의 관계를 조사할 수 있습니다. 카이-제곱 독립성 검정(카이-제곱 연관 검정이라고도 함)은 Minitab의 교차표 및 카이-제곱 도구에서 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 한 엔지니어가 각 교대조별로 여러 생산 라인에서 생산된 불량 부품의 수를 확인하려고 합니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: 교차표 및 카이-제곱의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

데이터는 범주형 X 및 Y 값의 각 조합의 개수를 포함하는 표이어야 합니다. 관측치의 독립성은 이 검정에 대한 중요한 가정입니다. 자세한 내용은 Minitab교차표 및 카이-제곱에 대한 데이터 고려사항으로 이동하십시오.

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