# 카이제곱 검정(Chi-square : χ2) 질적자료와 질적자료간에 서로 통계적으로 관계가 있는지 판단하는 검정 카이제곱 분포를 기반으로 관찰된 빈도와 기대되는 빈도와 의미있게 다른지 여부를 검증한다. 예시를 통해 알아보자. - 예제 데이터 수집 귀무가설 : 성별과 사람이 안경을 쓰는 것은 관련성이 없다. 대립가설 : 성별과 사람이 안경을 쓰는 것은 관련성이 있다. 만약 합계는 변하지 않는다고 가정했을 때 귀무가설이 맞다면 예상할 수 있는 값이 있을 것이다. 그것이 바로 기대값(Expected Value) 이다. 그래서 관찰된 값과 기대값 사이의 차이가 거의 없으면 귀무가설을 따를 수 있다. 하지만 관찰된 값과 기대값 사이의 차이가 많다면 대립가설을 따를 수 있다. 이 때, 기대값을 모두 더한 값은 ..
