[IB AI HL] 귀무가설과 카이제곱 검정(Chi-square Test) 마스터하기! (with TI-Nspire)
안녕하세요, 국제학교 학생 여러분! 오늘은 IB Math(AI)와 AP Statistics에서 절대 빠지지 않는 단골 손님, 독립성 검정(Test for Independence)과 카이제곱 검정(Chi-square Test)에 대해 아주 자세히 알아볼 거예요. 잠깐! 핵심 용어 정리 Null Hypothesis (H0): 귀무가설. "두 변수 사이에는 아무런 관계가 없다(독립이다)"라고 가정하는 기본 상태입니다. Alternative Hypothesis (H1): 대립가설. "두 변수 사이에는 관계가 있다(독립이 아니다)"라고 주장하는 내용입니다. Chi-square Test (χ2 Test): 범주형 데이터(Categorical data) 간의 연관성을 확인하는 통계적 방법입니다. p-value: 유의 확률. 귀무가설이 맞다는 전제 하에 현재 결과가 나올 확률입니다. 보통 0.05(5%)보다 작으면 가설을 기각합니다. 1. 귀무가설(Null Hypothesis) 세우는 법 통계