관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.

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• 관측값(이번 회차): 실제로 이번에 조사·측정한 도수

• 기대값(지난 3년): "이번 회차의 분포가 지난 3년과 같을 것이다"라는 가설을 세웠기 때문에 기준이 됨

즉 지난 3년 데이터는 그 자체가 "관측 안 된 값"이라서 기대값이 되는 게 아니라, 검정의 기준(귀무가설)으로 삼았기 때문에 기대값 역할을 하는 겁니다. 가설이 "이번 회차도 예년(지난 3년)과 분포가 동일하다"이므로, 지난 3년의 비율이 곧 "이번에 기대되는 값"이 됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이강현님, 카이제곱 검정에서 관찰값과 기대값을 혼동하는 것은 데이터 분석 과정에서 자주 겪는 어려움 중 하나입니다.

• 관찰값(Observed Value): 실제로 수집된 데이터입니다. 문제에서는 이번 회차의 데이터를 의미합니다. 직접 측정하거나 수집된 구체적인 값입니다.

• 기대값(Expected Value): 통계적으로 예상되는 데이터입니다. 특정 가설이나 기준을 바탕으로 계산된 값이며, 이상적인 시나리오나 일정한 규칙에 따라 기대할 수 있는 수치를 나타냅니다. 문제의 맥락에서는 지난 3년간의 평균이나 기준을 바탕으로 이번 회차에 기대할 수 있는 값입니다.

이 문제에서 지난 3년을 기대값으로 사용하는 이유는, 과거의 데이터(지난 3년)의 평균이나 경향을 기반으로 현재(이번 회차)의 결과를 예측하려는 것입니다. 과거의 데이터에서 얻은 평균적인 결과나 경향성을 기준으로, 현재의 결과가 그 경향과 어느 정도 일치하는지를 평가하기 위해 기대값으로 설정한 것입니다.

관련된 질문을 더 이해하고 싶으시면, 아래 링크를 참조하실 수 있습니다:

• 6회 작업형 3유형 카이제곱 검정 List 값 문의: 관찰값과 기대값을 잘못 이해했을 때의 문제점 및 올바른 사용법을 설명하고 있습니다.
  

카이제곱 검정에서 성공적인 분석을 위해선 항상 관찰값과 기대값을 정확히 이해하고 명확히 구분하는 것이 필요합니다. 이 과정을 통해 데이터의 유의미성과 분석의 목적을 확인할 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.