사용방법
- 적합도는 하나의 표본을 예상 비율과 비교할 때, 독립은 분할표가 있을 때 선택하세요.
- 관측 개수를 입력하고, 표준 5% 기준을 쓰려면 알파를 기본값으로 둔 뒤 빠른 시작점이 필요하면 예시를 불러오세요.
- 검정 실행 버튼을 누르거나 자동 업데이트를 켜두세요. 결과를 해석하기 전에 기대 개수, χ², p값 및 경고를 함께 확인합니다.
적합도와 독립성을 한 페이지에 담았습니다.
이 페이지는 적합도 검정과 독립성 검정, 2×2 표의 선택적 Yates 보정, 기대 개수 경고, 브라우저 안 결과 복사를 한곳에서 제공합니다.
적합도 입력
범주마다 한 행을 입력합니다. 관측 개수와 기대 분포를 만들 때 사용할 기대 가중치를 함께 넣습니다.
| 카테고리 | 관측값 | 기대 가중치 | 작업 |
|---|
행 붙여넣기(선택사항)
레이블, 관측값, 기대 가중치 또는 관측값, 기대 가중치 형식으로 붙여넣으세요. 한 줄에 한 항목씩 입력하세요.
독립성 입력
표 크기를 설정하고 행 및 열 레이블을 조정한 다음 관측 개수를 채웁니다.
페이지가 계산하는 것
- 기대 개수는 선택한 모드와 합계에서 계산됩니다.
- 카이제곱 통계량은 모든 셀에서 관측값과 기대값의 차이를 합산해 계산합니다.
- p값은 자유도가 일치하는 카이제곱 분포로 계산합니다.
상세한 분석
테스트를 실행하여 세부 테이블을 채웁니다.
적합도 차트
적합도 모드에서는 차트가 표시되어 관측 개수를 기대 패턴과 빠르게 비교하고 가장 큰 기여도를 찾을 수 있습니다.
관측값과 기대값
카테고리별 기여
결과를 해석하는 방법
- 기대 개수 경고부터 확인하세요. 기대 개수가 작은 셀이 많으면 카이제곱 p값이 덜 안정적입니다.
- χ²와 기여표를 함께 사용하세요. 단일 범주나 셀이 전체를 지배할 수 있습니다.
- 독립 테이블의 경우 유의성만 살펴보는 대신 Cramer의 V를 척도 없는 효과 크기 요약으로 사용하세요.
- 데이터가 3:1 또는 9:3:3:1과 같은 유전적 비율에서 나온 경우 멘델 비율 페이지는 해당 워크플로에 더 잘 맞춰져 있습니다.
자주 묻는 질문
적합도와 독립성은 언제 구분해서 쓰나요?
하나의 표본을 알려진 비율이나 기대 분포와 비교할 때 적합도 검정을 사용합니다. 분할표에서 행과 열의 관련성을 확인하려면 독립성 검정을 사용하세요.
작은 기대 개수 경고는 무엇을 뜻하나요?
카이제곱 검정은 기대 개수가 매우 작을 때 약해질 수 있는 근사법을 사용합니다. 이 페이지는 기대 개수가 5 미만 또는 1 미만인 경우를 표시하므로 p값을 더 신중하게 해석해야 하는지 판단할 수 있습니다.
이 계산기에는 Fisher의 정확한 검정이 포함되어 있나요?
아니요. 이 페이지는 카이제곱 검정 워크플로만 다룹니다. 매우 작은 2×2 표라면 전문 소프트웨어에서 정확 검정을 함께 확인하세요.
Cramer의 V는 어떻게 표시됩니까?
Cramer의 V는 독립표에만 나타납니다. 표본 크기와 더 작은 테이블 차원을 기준으로 카이제곱의 척도를 조정하므로 테이블 간의 연관성 강도를 더 쉽게 비교할 수 있습니다.
공유 URL에 내 개수가 포함되어 있나요?
아니요. 공유 URL은 모드, 알파, Yates 보정 및 테이블 크기와 같은 간단한 페이지 설정만 저장합니다. 입력한 개수는 브라우저에 그대로 유지됩니다.
다음에 비교할 것은 무엇입니까?
아직 수집할 데이터의 양을 정하는 단계라면 이 페이지를 사용하기 전에 표본 크기 계산기부터 시작해 보세요. 비율 사전 설정과 유전학 예시가 필요하면 멘델 비율 페이지로 전환하세요. 평균 기반 가설 검정이 필요하다면 t-검정 페이지로 이동하세요. p값과 분포의 일반적인 맥락을 보려면 아래 페이지가 가장 직접적인 다음 단계입니다.
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