카이-제곱 연관성 검정 예

한 우산 제조 시설에서 우산 손잡이를 측정한 후 규격을 충족하지 않을 경우 조립 라인에서 제외합니다. 일일 보고서에는 세 교대조 중 각 교대조가 일하는 동안 시설의 세 프레스에서 각각 생산된 손잡이 중 기각된 손잡이 수가 표시됩니다. 한 품질 엔지니어가 프레스와 교대조가 연관되어 있는지 확인하려고 합니다.

엔지니어는 기각된 손잡이를 생산한 프레스와 교대조가 연관되어 있는지 확인하기 위해 연관성에 대한 카이-제곱 검정을 수행합니다.

표본 데이터우산손잡이.MTW을 엽니다.
통계분석 > 표 > 카이-제곱 연관성 검정을 선택합니다.
데이터 드롭다운 리스트에서 요약된 데이터가 이원 표에 있음을 선택합니다.
표를 포함하는 열에 '1번째 교대조' '2번째 교대조' '3번째 교대조'을 입력합니다.
표 레이블(옵션) 아래 행에 기계 ID을 입력합니다.
통계량을 클릭합니다.
각 셀의 카이-제곱에 대한 기여도을 선택합니다. 카이-제곱 검정의 기본 설정인 각 셀에 개수 표시, 주변 개수 표시 및 기대 셀 카운트을 선택합니다.
각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

결과 해석

이 데이터의 경우 Pearson 카이-제곱 통계량은 11.788(p-값 = 0.019)이고 우도 비 카이-제곱 통계량은 11.816(p-값 = 0.019)입니다. 두 p-값 모두 유의 수준 0.05보다 작습니다. 따라서 엔지니어는 변수가 서로 연관되어 있고 프레스의 성능이 교대조에 따라 달라진다는 결론을 내립니다.

첫 번째 교대조가 기각된 손잡이를 가장 많이(100개) 생산하며, 프레스 2에서 가장 높은 비율의(76) 불량 손잡이가 생산됩니다. 변수가 서로 독립적인 경우 첫 번째 교대조가 작업하는 동안 프레스 2에서 생산되는 불량 손잡이의 수는 훨씬 더 많습니다. 엔지니어는 이 정보를 사용하여 첫 번째 교대조가 프레스 2에서 만든 기각된 손잡이를 조사합니다.

행: 기계 ID 열: 워크시트 열

	1번째 교대조	2번째 교대조	3번째 교대조	모두

1	48	47	48	143
	56.08	46.97	39.96
	1.1637	0.0000	1.6195

2	76	47	32	155
	60.78	50.91	43.31
	3.8088	0.2998	2.9530

3	36	40	34	110
	43.14	36.13	30.74
	1.1809	0.4151	0.3468

모두	160	134	114	408

카이-제곱 검정

	카이-제곱	DF	P-값
Pearson	11.788	4	0.019
우도 비	11.816	4	0.019