![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0001.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0002.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0003.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0004.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0005.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0006.gif)
![[보건통계학] 빈도와 비율의 차의 유의성 검정-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/82/81793-0007.gif)
분야
hwp(1) 카이자승법의 원리
(2) 한 집단의 빈도에 대한 검정
□ 한 집단내의 빈도의 차의 유의성 검정
□ 빈도분포의 정규분포로서의 적합성 검정
(3) 두집단 이상의 빈도의 차의 유의성 검정
□ 두유목, 두집단의 빈도의 차의 유의성 검정
□ 두유목과 두집단 이상의 빈도의 차의 유의성 검정
□ 세유목 이상과 두 집단 이상의 빈도의 차의 유의성 검정
※ 참고문헌
(1) 카이자승법의 원리
분포를 기초로 한 검정법은( chi- square test, 카이자승법) 은 여러 가지 응용법을 가진 통계법이며, 특히 빈도 비교법이라고 불리울 만큼 자료가 빈도로 주어졌을 때 가장 많이 쓰이는 통계법이다.
Karl Pearson (1990)은 변인이 여러 유목으로 구성된 전집이 있고, 전집에 있어서 이 각 유목의 빈도를 , , …,라 하고, 이러한 전집에서 N개의 빈도를 표집했을 때 각 유목에 대하여 얻어진 빈도를 ,,... 라고 하면 각 E에 대한 O의 차의 제곱을 각 E로 나눈 것을 합은 분포에 의하여 접근할 수 있음을 보여 주었다.
□ 이론비와의 차의 유의성 검정( 적합도 검정)
: 검정하고자 하는 귀무가설은 어떠한 가설에서 나오는 이론적 빈도의 배열과에 차이가 없다는 것이며, 소정한 이론이 실제 자료에 들어 맞는다는 이론이다. 즉 p= .20, p= .10등으로 P 가 .05 보다 크다면 귀무가설을 긍정하고 소정의 이론을 긍정하는 것이며, P= .05, .01, .001등이라면 귀무가설을 기각하고 소정의 이론도 부정하는 것이다.
2. 강병서, 김계수 (2001). 사회과학 통계분석. SPSS아카데미
3. 서의훈 (2002). SPSS통게분석. 서울: 자유아카데미
4. 이은옥(1998). 간호의료연구와 통계분석. 서울: 수문사
