🐻 이모티콘 트렌드 및 통계 분석 (6) - 카이제곱 검정

 

카이제곱 검정 : 종류와 순위와의 독립성 여부

 

• 목적: 특정 종류(강아지, 고양이, 사람 등)가 순위에 영향을 미치는지, 아니면 독립적인지 분석.
• 방법: 종류와 순위를 범주형 변수로 보고, 카이제곱 검정을 통해 이 두 변수가 독립적인지 확인합니다.

앞 게시글에서 시각적으로 종류가 순위에 영향을 미치는 지 확인했습니다.

독립성 검정을 통해 실제로 영향을 미치는지 알아봅니다.

 

import pandas as pd
import scipy.stats as stats


### 1. 종류(강아지, 고양이 등)와 순위 간의 카이제곱 검정 ###

# 순위를 범주형으로 분류 (예를 들어, 상위 50%를 "높음", 나머지를 "낮음"으로 구분)
df['순위_범주'] = pd.qcut(df['순위'], q=2, labels=['낮음', '높음'])

# 종류와 순위_범주로 교차표 생성
contingency_table_1 = pd.crosstab(df['종류'], df['순위_범주'])
#두 범주형 변수(종류와 순위, 종류와 카테고리)의 교차표를 만듭니다.

# 카이제곱 검정 수행
chi2_1, p_1, dof_1, expected_1 = stats.chi2_contingency(contingency_table_1)
#카이제곱 검정을 수행하고, 카이제곱 통계량, p-value, 자유도(Degrees of Freedom) 및 기대빈도를 계산

# 결과 출력
print("종류와 순위 간의 카이제곱 검정 결과:")
print(f"Chi-square Statistic: {chi2_1}")
print(f"P-value: {p_1}")
print(f"Degrees of Freedom: {dof_1}")
print("Expected Frequencies:")
print(expected_1)

### 2. 종류와 카테고리(일상, 연애 등) 간의 카이제곱 검정 ###

# 종류와 카테고리로 교차표 생성
contingency_table_2 = pd.crosstab(df['종류'], df['카테고리'])

# 카이제곱 검정 수행
chi2_2, p_2, dof_2, expected_2 = stats.chi2_contingency(contingency_table_2)

# 결과 출력
print("\n종류와 카테고리 간의 카이제곱 검정 결과:")
print(f"Chi-square Statistic: {chi2_2}")
print(f"P-value: {p_2}")
print(f"Degrees of Freedom: {dof_2}")
print("Expected Frequencies:")
print(expected_2)

 

종류와 순위 간의 카이제곱 검정 결과:

Chi-square Statistic: 53.46431346431346

P-value: 0.04924187116612567 < 0.05

Degrees of Freedom: 38

 

p-value가 0.05 이하일 경우는 종류와 순위 또는 종류와 카테고리 간의 관계가 통계적으로 유의미함을 의미합니다.

즉, 독립적이지 않다는 뜻입니다. 종류(강아지, 고양이 등)가 순위에 영향을 미친다는 결론을 내릴 수 있습니다.

 

 

 

카이제곱 검정 : 종류와 카테고리의 독립성 여부

### 2. 종류와 카테고리(일상, 연애 등) 간의 카이제곱 검정 ###

# 종류와 카테고리로 교차표 생성
contingency_table_2 = pd.crosstab(df['종류'], df['카테고리'])

# 카이제곱 검정 수행
chi2_2, p_2, dof_2, expected_2 = stats.chi2_contingency(contingency_table_2)

# 결과 출력
print("\n종류와 카테고리 간의 카이제곱 검정 결과:")
print(f"Chi-square Statistic: {chi2_2}")
print(f"P-value: {p_2}")
print(f"Degrees of Freedom: {dof_2}")
print("Expected Frequencies:")
print(expected_2)

종류와 카테고리 간의 카이제곱 검정 결과:

Chi-square Statistic: 100.09114203601781

P-value: 0.033492996838640536

Degrees of Freedom: 76

 

p-value가 0.05 이하일 경우는 종류와 순위 또는 종류와 카테고리 간의 관계가 통계적으로 유의미함을 의미합니다.

즉, 독립적이지 않다는 뜻입니다. 특정 종류(강아지, 고양이 등)가 특정 카테고리(일상, 연애)에 더 자주 속함을 의미합니다.