Q&A

카이제곱 검정은 빈도에 관한 분석입니다. 님의 경우에 생존율을 이용하셧는데요, 이것은 data를 어떻게 취합하였는가에 따라 달라질 수 있습니다. 여기서 30, 10, 10, 25 등이 그때의 빈도라면 이 분석을 하셔도 됩니다. 그러나 이것이 빈도가 아닌 비율(%)라면 경우가 달라집니다. 그런 경우라면 님의 경우에는 모비율 분석을 하셔야 적당할 것으로 생각이 됩니다.

그리고 카이제곱 검정에서 5 이상이라는 것은 빈도를 말하는 것이 아니라 기대도수(기대빈도)라는 것으로 이것은 통계적으로 계산한 값입니다. 그러므로 관측된 빈도가 0 이라고 해서 카이제곱 분석을 못하는 것은 아닙니다.
또한 기대도수가 5보다 작은 것이 전체의 25% 미만이라면 카이제곱 분석을 하셔도 상관이 없습니다.

... 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 ...

>안녕하세요?
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>오늘도 통계처리를 함에 있어서 문제점이 있어서 다시 찾아뵙니다.
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>온도, 염분, 기질에 의한 3개의 성장실험을 하였습니다. 100일간 사육한후 그들의 생존율에 대해서 통계분석을 하고자 합니다.
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>A실험 :  온도에서 4개의 구간을 주어서 생존율은 각기: 30, 10, 10, 25이고
>B실험 :  염분에서도 4개의 구간을 주어서 생존율은 30, 25, 10, 0이며
>C실험 :  기질조건에서 4개의 구간 생존율 각기 30, 0, 10, 4라는 결과가 나왔습니다.
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>다른 논문에서 보니 생존율을 보통 Chi-square test를 하였더군요. A실험에 대해 Chi-square test를 한 결과 Chi-square = 4.173, P = 0.243 으로서 유의한 차이가 없다고 나왔어요. 그런데 이 Chi-square test는 값이 5보다 큰 수치에 한해서는 진행하는 통계방법이라고 알고 있는데요, B 실험과 C 실험에 생존율이 0인 결과가 있기에 그들에 대해서는 이 통계방법을 사용할수 없네요.
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>보통 생존율에 대해서 사용하는 통계방법이 Chi-square test가 맞는지? 만약에 정확하다면 B와 C실험에 대해서는 어떤 통계방법으로 유의성을 검증해야 하는지 알고 싶어요.
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>그럼 수고하세요.
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>이 통계사이트를 애용하는 학생으로부터
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