인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
답변 2
0
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유조민님, 카이제곱 검정에서 관찰값과 기대값을 구분하는 데 어려움을 겪고 계시는 것 같습니다. 카이제곱 검정은 관찰된 데이터와 기대되는 데이터를 비교하여 어떤 두 데이터 간에 유의미한 차이가 있는지를 검정하는 방법입니다.
관찰값(Observed Value): 실제로 수집된 데이터입니다. 실험이나 조사 결과로 나타난 빈도입니다. 예를 들어, 특정 그룹에서 실제로 관찰된 사건의 빈도입니다.
기대값(Expected Value): 가설이 참일 때 기대되는 빈도입니다. 일반적으로 이 값은 샘플에서 관찰된 빈도나 확률을 기반으로 수학적으로 계산됩니다.
관찰값은 실험이나 조사에서 직접 측정한 데이터이며, 기대값은 특정 가설(예: 독립, 균등 분포 등)을 기반으로 이론적으로 예상되는 데이터라는 점에서 차이가 있습니다.
이전 질문과 답변을 참조하면 도움이 되실 수도 있습니다:
- 6회 작업형 3유형 카이제곱 검정 List 값 문의 에서는, 비율로 카이제곱 검정 시도 관련 문의에 대해 원본 데이터의 값을 사용하고 검정을 수행해야 한다는 지침을 제공합니다. 이는 관찰값을 올바르게 이해하고 사용하는 것이 중요함을 강조합니다.
카이제곱 검정을 수행할 때, 항상 관찰값과 기대값의 개념을 명확히 구분하는 것이 중요합니다. 데이터를 다루는 초기 단계부터 이러한 구분을 명확히 하고 분석을 진행하면 혼동을 줄일 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.