카이-제곱 적합도 검정에 대한 주요 결과 해석

표본의 관측값과 지정된 분포의 기대값이 통계적으로 다른지 여부를 확인하려면 p-값을 유의 수준과 비교하십시오. 일반적으로 0.05의 유의 수준(α 또는 알파로 표시함)이 적절합니다. 0.05의 유의 수준은 귀무 가설을 잘못 기각할 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.

p-값 ≤ α: 관측된 데이터가 기대값과 통계적으로 다릅니다(H₀ 기각).

p-값이 유의 수준보다 작거나 같으면 귀무 가설을 기각하고 데이터가 특정 비율이 포함된 분포를 따르지 않는다는 결론을 내립니다. 차이가 실제로 유의한지 여부를 확인하려면 전문 지식을 활용합니다.

p-값 > α: 관측된 데이터가 기대값과 통계적으로 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다(H₀ 기각 실패).

p-값이 유의 수준보다 크면 데이터가 지정된 비율이 포함된 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 충분한 증거가 없기 때문에 귀무 가설을 기각할 수 없습니다. 그러나 분포가 같다는 결론도 내릴 수 없습니다. 차이가 존재할 수도 있지만, 검정의 검정력이 차이를 탐지할 만큼 충분하지 않을 수도 있습니다.

카이-제곱 검정

N	DF	카이-제곱	P-값
225	3	0.648148	0.885