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부산에서 알려진 찍먹 비율이 60%정도고 부먹이 40%정도라고 알려져 있다라고 하구요,
수원에서 관찰을 했어요.

찍먹이 1, 부먹이 2라고 하겠다. 수원데이터가 찍먹 1,1,2,2,1 이런 식으로 데이터 값이 나오겠죠. 수원에서 관찰된 데이터가 관찰값이고 부산에 %가 기대도수, 기댓값이다.

나온 관찰값과 기대도수를 카이제곱함수에 넣어주면 끝나는 거다.
scipy에 stats모듈이 있고 여기에 카이제곱이 있다.
첫 번째 파라미터가 관찰된 빈도리스트고 두 번째 파라미터가 기대빈도 리스트다.

빈도로 넣어주셔야 한다. 이게 가장 중요하다. -> (관찰된 빈도 리스트[ ], 기대빈도 리스트[ ])
수원은 카운터 하면 된다. 1이 3개, 2가 2개 즉[3,2] 이렇게 카운터 하면 된다.
기대빈도리스트. 그러니까 지금 퍼센트(%)로 되어 있는데 실수로 퍼센트(%) 그대로 넣는 분들이 계시거든요. 0.6이 있고 0.4가 있다. 이것을 빈도로 변경해줘야 한다. 그래서 수원의 총 개수를 구하고 5개네요. 5씩 곱해주면 된다. [0.6*5, 0.4*5] 이렇게 리스트를 만들고
카이제곱검정에다가 첫 번째 관찰된 빈도리스트 수원값을 넣고, 두 번째 기대빈도 리스트에 부산 데이터를 넣어주면 끝나는 거다.
->
관찰된빈도리스트[수원값], 기대빈도리스트[부산값]
이렇게 실행하면
검정통계량 값과 p벨류 값을 구할 수 있다.

안녕하세요:) 질문을 정리해 주셔서 감사합니다.

왜 의문이 갔는지 이해했어요! 문제상황이 없다보니 왜 이렇게 했을까? 하는 의문이 생긴 것 같아요!
답글에 문제 상황을 작성하고 (5번 참고) 노션에도 업데이트해 둘게요!!

수원의 표본 크기(5)를 기준으로 예상되는 빈도값을 계산합니다. (문제에서 주어짐)
카이제곱 검정에서 ‘관찰값’과 ‘기대값’의 총합은 동일해야 하거든요. 따라서 관찰된 빈도수에 맞춥니다.
네 맞아요!
빈도라는 단어가 %는 아니에요! 카테고리별로 몇 건(몇 번) 발생했는지를 의미해요!
[문제]
수원에서 탕수육 선호도를 조사하기 위해 5명에게 '찍먹'과 '부먹' 중 어느 방식을 선호하는지 물어보았다. 조사 결과, 찍먹 3명, 부먹 2명으로 나타났다.
한편, 부산 지역에 대한 사전 조사에 따르면, 찍먹 선호도가 60%, 부먹 선호도가 40%로 알려져 있다.

유의수준 0.05에서, “수원 지역의 탕수육 선호도가 부산 지역의 선호도(60%:40%)와 유의하게 다른지”를 통계적으로 검정하시오.

[가설 설정]
- 귀무가설(H0): 수원의 찍먹·부먹 선호도는 부산(60% vs 40%)과 동일하다.
- 대립가설(H1): 수원의 찍먹·부먹 선호도는 부산(60% vs 40%)과 다르다.

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