카이제곱 검정과 t-검정의 차이점
카이제곱 검정과 t-검정의 차이점은 다음과 같습니다.
카이제곱 검정은 둘 이상의 표본 비율 간의 차이를 비교하는 통계적 방법입니다. (구성 비율). T 테스트는 주로 소규모 표본(표본 크기 30 미만)에서 두 평균값 간의 차이 정도를 테스트하는 데 사용됩니다. T 분포 이론을 사용하여 차이 발생 확률을 추론하여 두 평균 간의 차이가 유의한지 여부를 판단합니다. T-검정에 적용 가능한 조건: 정규 분포 데이터.
1. 카이제곱 검정은 분류된 데이터의 통계적 추론에 적용되는 매우 다양한 가설 검정 방법입니다. 두 가지 비율 또는 두 가지 구성 비율을 비교하기 위한 카이제곱 검정; 개별비율이나 다중구성비율의 비교 및 분류자료의 관련 분석 등
2. T 검정은 표본 크기가 작고(예: n이 30 미만) 모집단 표준 편차를 알 수 없는 정규 분포에 주로 사용됩니다. T-테스트는 t-분포 이론을 사용하여 차이의 확률을 추론함으로써 두 평균 간의 차이가 유의한지 여부를 비교합니다.
3. T-검정***은 독립표본 T-검정, 쌍표본 T-검정, 단일표본 T-검정의 세 가지 방법으로 나뉩니다. 독립표본 T 검정과 일원분산분석은 기본적으로 기능은 동일하지만, 독립표본 T 검정은 남성과 여성 등 두 옵션 그룹 간의 차이만 비교할 수 있습니다.
상대적으로 독립표본 T 검정은 실험 비교, 특히 생물학 및 의학 관련 분야에서 더 자주 사용됩니다. 설문조사의 경우 비교범주가 두 그룹일 경우 독립표본 T-검정과 일원분산분석을 모두 구현할 수 있으며, 연구자는 이를 선택하여 사용할 수 있다.
4. 카이제곱 분석: 카이제곱 검정은 범주형 데이터와 범주형 데이터 간의 관계를 분석하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 연구자가 두 그룹의 학생 사이에서 휴대폰 브랜드에 대한 선호도의 차이를 알고 싶다면 카이제곱 분석을 사용해야 합니다. 카이제곱 분석은 다양한 데이터 범주의 상대적 선택 빈도와 비율을 분석하여 단일 선택 또는 객관식 질문에 대한 비교 차이 분석에 사용할 수 있습니다.