05단계 · 3유형 — 검정과 해석
카이제곱 독립성 검정
`crosstab` 으로 교차표를 만들고 `chi2_contingency` 로 두 범주의 관련성을 본다.
먼저 알아볼게요
코드로 이동 ↓두 범주형 변수가 서로 관련 있는지 볼 때 카이제곱 독립성 검정을 쓴다. 귀무가설은 "두 변수는 독립이다(관련이 없다)" 다.
입력은 숫자 열이 아니라 교차표다. pd.crosstab(A, B) 로 만든 표를 그대로 넘긴다. 앞 단원의 crosstab 이 여기서 쓰인다.
chi2_contingency(표) 는 값 네 개를 한 번에 돌려준다: 카이제곱 통계량, p-value, 자유도, 기대도수. 받는 변수도 네 개를 적는다.
자유도는 (행 수 - 1) × (열 수 - 1) 이다. 2×2 표면 1 이다. 기대도수는 "독립이라면 이랬을 표" 이고, 여기에 5 보다 작은 칸이 많으면 검정 결과를 조심해서 읽어야 한다.
아래 과제의 두 검정은 결론이 다르다. 하나는 기각하지 못하고 하나는 기각한다. 같은 데이터에서도 어떤 두 변수를 보느냐에 따라 답이 달라진다는 것을 같이 확인한다.
이렇게 써요
import pandas as pd
from scipy import stats
df = pd.read_csv("health.csv")
table = pd.crosstab(df["식단"], df["운동"])
print(table)
print(round(float(stats.chi2_contingency(table).pvalue), 4))기억할 한 가지
카이제곱의 입력은 교차표다. 결과는 통계량·p-value·자유도·기대도수 네 개다.
직접 해보기
health.csv 에서 ① 성별×운동 교차표 ② 그 검정의 통계량·p-value·자유도 ③ 운동×진단 교차표 ④ 그 검정의 통계량·p-value·자유도를 출력하세요(통계량과 p-value 는 소수 4자리).
제공 파일 1개 · 내용 보기
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health.csv
성별,나이,키,몸무게,콜레스테롤,식단,운동,진단 여,27,167,79,203.3,C,예,0 남,73,176,77,235.1,A,아니오,0 남,74,168,57,229.0,B,아니오,1 여,50,159,60,251.0,C,아니오,0 여,71,161,46,201.6,C,예,0 남,70,182,82,189.1,C,예,0 여,47,161,59,240.0,C,아니오,1 남,52,179,73,197.5,A,예,0 남,57,176,74,207.0,A,예,0 남,65,167,51,185.8,A,예,0 여,25,165,49,202.1,B,아니오,0 남,59,169,59,205.3,B,아니오,0 여,26,164,58,201.2,B,아니오,0 남,38,166,65,193.3,C,아니오,0 남,58,170,60,199.0,A,아니오,1 여,55,160,66,191.8,C,아니오,0 여,37,160,69,234.6,C,아니오,0 여,50,161,65,204.2,B,예,0 남,59,172,50,228.9,C,예,0 남,64,168,61,196.7,A,아니오,1 남,60,178,73,208.7,B,예,0 남,38,168,71,183.0,A,예,0 여,42,159,53,204.0,A,예,0 여,45,164,55,183.2,A,예,0 여,37,157,72,212.6,B,아니오,0 남,38,171,66,200.9,A,아니오,0 남,25,164,55,213.1,C,아니오,0 여,37,166,64,178.7,A,아니오,0 남,37,173,79,197.4,C,예,0 남,42,177,75,262.3,C,아니오,1 남,49,173,64,161.1,C,예,0 여,39,158,64,187.9,A,아니오,0 남,58,171,68,225.6,A,아니오,0 여,29,167,71,176.7,A,예,0 남,46,179,71,222.7,B,아니오,0 여,39,161,48,158.9,C,예,0 남,60,168,60,175.7,B,아니오,0 여,42,169,58,181.6,B,예,0 여,49,155,50,221.8,C,예,0 여,60,156,51,252.5,A,아니오,0 남,29,174,74,213.5,C,아니오,0 여,34,164,57,172.4,A,아니오,0 여,69,155,40,188.8,A,아니오,0 여,59,165,56,211.3,B,아니오,0 여,71,161,46,188.6,A,아니오,1 남,25,174,66,168.0,A,예,0 여,35,147,31,180.7,C,예,0 여,73,155,54,211.2,C,아니오,0 여,48,159,63,191.7,A,예,0 남,30,167,69,166.0,A,아니오,0 여,36,168,58,158.9,A,아니오,0 남,25,162,68,202.5,B,예,0 여,52,166,60,155.4,C,예,0 여,51,161,62,196.7,A,예,0 여,33,163,57,169.2,A,아니오,0 남,52,177,68,217.5,A,아니오,0 남,51,172,65,204.7,C,예,0 남,38,172,79,201.2,B,예,0 남,67,181,79,238.9,C,아니오,0 남,50,170,62,186.9,C,예,0 여,55,155,67,214.7,B,예,0 여,38,166,63,188.7,B,예,0 남,35,177,80,149.7,A,예,0 여,73,167,60,220.7,C,예,0 남,37,173,57,157.1,B,아니오,0 여,42,157,51,190.2,A,예,0 여,60,160,61,180.4,A,아니오,0 남,49,176,71,208.3,C,예,0 남,27,168,64,198.4,B,예,0 여,47,165,53,183.3,A,예,0 여,38,147,37,210.2,B,예,0 남,34,171,63,207.8,C,예,0 여,74,166,59,190.5,C,예,1 여,61,160,52,190.7,C,아니오,0 여,57,162,70,195.5,C,아니오,0 여,37,166,63,164.6,A,예,0 여,32,153,53,202.9,B,아니오,0 남,74,169,66,219.7,C,아니오,0 남,62,178,67,207.1,A,아니오,0 남,56,175,75,177.0,A,아니오,0 남,46,170,57,139.4,B,예,0 남,32,180,84,191.4,B,아니오,0 남,26,172,61,177.9,A,예,0 남,53,171,76,195.3,A,예,0 남,51,167,53,188.8,C,예,0 남,39,178,75,204.0,A,예,0 여,73,158,53,189.1,B,아니오,0 남,59,171,53,193.8,C,예,0 남,46,167,77,200.4,C,예,0 여,42,159,63,205.1,C,아니오,0 남,53,175,62,138.0,C,예,0 남,71,176,66,210.3,B,예,1 남,35,175,73,196.1,A,아니오,0 남,32,158,48,199.7,B,예,0 여,73,155,61,182.1,B,예,0 남,69,180,72,192.8,B,예,0 남,56,161,59,168.3,A,예,0 남,57,190,75,193.9,C,예,0 여,63,162,56,192.5,B,아니오,0 남,74,175,76,211.0,A,예,0 남,39,178,89,210.9,A,아니오,0 여,67,160,55,202.4,C,예,0 남,64,172,55,206.3,B,예,0 여,52,165,75,209.5,B,아니오,0 남,66,172,70,215.0,C,아니오,0 남,67,177,84,187.1,A,예,0 남,39,183,75,180.3,C,예,0 여,71,162,61,199.0,B,예,0 남,56,168,72,210.1,A,아니오,0 여,25,158,42,172.7,C,예,0 여,64,147,50,177.1,B,예,0 남,26,180,74,201.2,A,아니오,0 여,36,162,55,215.4,C,아니오,0 남,70,175,73,212.7,B,아니오,1 여,73,164,53,197.3,A,예,0 여,31,154,45,192.5,B,아니오,0 여,29,159,51,147.9,A,아니오,0 여,66,162,46,202.9,C,아니오,0 남,51,181,95,179.2,A,예,0 남,50,174,59,181.2,A,아니오,0 남,50,160,65,187.8,B,예,0 여,72,175,65,216.2,A,아니오,1 남,69,171,68,192.1,B,아니오,0 남,52,177,78,185.5,C,예,0 남,70,169,83,206.2,A,예,0 여,37,159,50,177.4,C,예,0 남,67,162,60,235.3,C,아니오,0 여,42,158,56,224.3,B,예,0 여,59,154,36,214.2,B,예,0 남,30,170,68,163.8,B,예,0 남,73,168,61,218.5,C,예,0 남,57,157,57,191.5,B,예,0 남,52,166,59,225.2,C,아니오,0 여,26,159,63,181.1,A,아니오,1 남,35,177,75,200.6,A,아니오,0 여,29,155,41,132.1,A,예,0 여,60,162,64,244.1,C,예,0 여,55,159,55,222.1,B,아니오,1 남,62,181,67,214.9,C,예,0 남,64,171,64,215.4,B,아니오,0 남,56,176,72,227.0,C,아니오,0 여,36,163,46,183.5,C,아니오,0 여,48,155,46,201.9,C,예,0 여,67,163,44,156.1,A,예,0 남,27,176,71,167.5,A,예,0 여,64,158,48,198.1,C,아니오,0 남,46,167,66,170.4,B,아니오,0 여,39,159,65,208.6,C,아니오,0 남,52,167,55,191.7,B,예,0 여,45,155,60,205.7,B,예,0
내 코드 Python
Python 준비 중… 처음 한 번만 내려받아요
들여쓰기: Tab · 편집기에서 나가기: Esc 다음 Tab
실행 결과
실행하면 코드가 출력한 내용이 여기에 나타나요.
막혔을 때
풀이와 비교하기
내 코드와 한 줄씩 비교해 보세요. 풀이를 보는 것만으로 완료되지는 않아요.
import pandas as pd
from scipy import stats
df = pd.read_csv("health.csv")
table = pd.crosstab(df["성별"], df["운동"])
print(table)
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(table)
print(round(float(chi2), 4), round(float(p), 4), dof)
table2 = pd.crosstab(df["운동"], df["진단"])
chi2b, pb, dofb, expected_b = stats.chi2_contingency(table2)
print(table2)
print(round(float(chi2b), 4), round(float(pb), 4), dofb)