카이제곱 검정 계산기

각 칸에서 (관측 − 기대)²를 기대로 나눈 값을 모두 더합니다. 관측이 기대와 똑같으면 0이고, 어긋날수록 커집니다. 어느 칸이 얼마나 기여했는지 보면 무엇이 예상과 달랐는지 알 수 있습니다.

적합도 검정은 범주 수에서 1을 뺀 값이고, 독립성 검정은 (행 − 1) × (열 − 1)입니다. 표본에서 모수를 추정했다면 그만큼 더 빼야 합니다. 2×2 분할표의 자유도는 1입니다.

카이제곱 분포는 도수가 충분히 클 때 성립하는 근사이기 때문입니다. 기대도수가 5 미만인 칸이 전체의 20%를 넘으면 p값을 믿기 어렵습니다. 범주를 합치거나 표본을 늘리고, 2×2 표라면 피셔의 정확검정을 쓰세요.

기대도수를 어디서 얻느냐가 다릅니다. 적합도는 이론적 비율(예: 9:3:3:1)을 우리가 주고 관측이 거기에 맞는지 봅니다. 독립성은 분할표의 행합과 열합에서 기대도수를 만들어 두 변수가 관련 있는지 봅니다.

두 변수가 얼마나 강하게 관련되는지 나타내는 0~1 사이의 값입니다. 카이제곱 통계량은 표본이 커지면 같이 커지지만 크래머의 V는 그렇지 않아, 표본 크기가 다른 연구를 비교할 때 씁니다. p값이 "관련이 있는가", V가 "얼마나 관련이 있는가"에 답합니다.

안 됩니다. 카이제곱 검정은 도수(개수)에만 쓸 수 있습니다. 60%를 60으로 넣으면 표본이 100명일 때만 맞고, 표본 수가 다르면 통계량이 완전히 달라집니다. 반드시 실제 개수를 넣으세요.