카이제곱 검정의 적합도 검정(예제)

 카제곱 검정의 독립성 검정은 이곳에서 살펴 보았는데 적합성 검정은 오렌지에서는 찾기 힘들어 파이썬스크립트를 사용해야만 할 것 같음. 아래 예제는 유의수준 5%임.

1.   귀무가설: H0 : 6가지의 상황에서 기대값이 같을 것이다.

      대립가설(연구가설): H1 : 어느 하나는 다르다.

import scipy.stats as ss

xo = [16, 18, 16, 14, 12, 12]

ss.chisquare(f_obs= xo)

Power_divergenceResult(statistic=2.0, pvalue=0.8491450360846096)

귀무가설을 기각 할 수 없다. 어느 하나의 상황도 다른 것들과 다르다고 볼 수 없다.

2. 귀무가설: H0 : 6가지의 상황에서 기대값이 같을 것이이다.

     대립가설(연구가설): H1 : 기대 값과 다른 어느하나가 있다.

import scipy.stats as ss

xo = [16, 18, 16, 14, 12, 12]

xe = [16, 16, 16, 16, 16, 8]

ss.chisquare(f_obs= xo, f_exp= xe)

Power_divergenceResult(statistic=3.5, pvalue=0.6233876277495822)

귀무가설을 기각 할 수 없다. 어느 하나의 상황도 기대값에 벗어 났다고 볼 수 없다.

3. 

import scipy.stats as ss

xo = [324, 78, 261]

xe = [371, 80, 212]

ss.chisquare(f_obs = xo, f_exp= xe)

Power_divergenceResult(statistic=17.329649595687332, pvalue=0.00017254977751013492)

귀무가설을 기각한다. 3개의 상황중 적어도 하나는 기대값에 벗어 났다.

4. 학습할 경우 주의할 사항은 관측값의 합계와 기대값의 합계는 같아야 합니다. (당연한데 햇갈립니다)

5. 독립성검정은 아래와 같은 방법도 가능합니다.

import pandas as pd

import scipy.stats as ss

x = [[269, 83, 215], [155, 57, 181]]

df= pd.DataFrame(x)

ss.chi2_contingency(df)

(7.094264414804222, 0.028807134195296135, 2, array([[250.425 , 82.6875, 233.8875], [173.575 , 57.3125, 162.1125]]))

귀무가설을 기각한다. 1의 환경(남자)과 1의 환경(여자)의 상품 1 ,2, 3의 소비형태가 차이가 있다.