[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 벤프님.

적합도 검정에 대한 질문을 주셨네요. 적합도 검정의 결과를 해석할 때 중요한 요소는 바로 p-value입니다.

1. 검정통계량 및 p-value에 대한 결과:

   • 주어진 문제에서 언급하신 검정통계량이 22.1666이고 p-value가 0.0001856으로 출력된 것이 맞다면, 이는 두 값 사이에 통계적 유의성을 나타내는 지표가 될 수 있습니다.

   • p-value가 0.05보다 작으면 보통 설정된 유의수준(일반적으로 0.05) 하에서 귀무가설을 기각하게 됩니다. 즉, 관측 데이터가 기대 데이터와 의미 있는 차이가 있을 가능성이 높다고 판단합니다.

2. 적합도 검정 결과 해석:

   • p-value가 0.05보다 작다면 대립가설을 채택하게 되며, 이는 귀무가설을 기각함을 의미합니다. 따라서, ‘대립가설 채택, 귀무가설 기각’이라고 할 수 있습니다.

   • 이 경우, “문제의 데이터와 기대값이 통계적으로 유의미하게 다르다”는 결론을 내릴 수 있습니다.

관련 자료를 찾아보니, 비슷한 내용을 다룬 답변들이 있었습니다:

• 카이제곱 적합도 검정 방법 이해하기에서는 기댓값을 설정하여 카이제곱 적합도 검정이 어떻게 수행되는지를 설명합니다. 적합도 검정의 핵심인 귀무가설 및 대립가설에 대한 해석을 도와줄 것입니다.
  

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