[내가 하는 통계 분석] 피셔의 정확 검정(Fisher's exact test) in SPSS

안녕하세요, 산격동 너구리입니다.

 

 

이번 포스팅은,

 

SPSS를 이용한 "피셔의 정확 검정"입니다.

 

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개요

 

피셔의 정확 검정이란??

카이제곱 검정에서 기대 빈도 가정이 충족되지 못 할 때 사용하는 검정법

편하게 생각하시려면, 표본 수가 적을 때 사용하는 카이제곱 검정이라고 생각할 수 있습니다.

 

 가정

1. 독립성 가정(한 명의 대상에게서 하나의 결과값을 얻어야 함)

 

 가설

귀무가설 : 두 변수는 서로 독립적이다. (=연관이 없다.)

대립가설 : 두 변수는 서로 독립적이지 않다. (=연관이 있다.)

 

보통 카이제곱 검정을 하고 싶으나, 기대 빈도 가정을 만족하지 못 할 때 사용하는 검정법입니다.

 

따라서, 전체적인 흐름이나 해석은 카이제곱과 동일하게 하시면 됩니다.

 

다른 점은 기대 빈도 가정이 충족되지 않았다는 점입니다.

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예제

10. [산격동 너구리] Fisher exact 예제.csv

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[내가 하는 통계 분석] 카이제곱 검정(Chi-Square test) in SPSS

 

이전 포스팅인 카이제곱 검정과 동일한 예제입니다.

 

다른 점은, 총 90개의 관측치 중에서 45개로 추렸습니다.

 

한 중 일 사람들에게 가장 좋아하는 영화 장르에 대해 질문을 했을 떄,

 

country = 1:한국, 2:중국, 3:일본 

 

movie = 1:액션 및 스릴러, 2:로맨스 및 코미디, 3:기타 라고 생각하겠습니다.

 

 

데이터 불러오기

 

 

가정

1. 독립성 가정

 

서로 다른 사람들에게 각각 질문을 해서 결과를 얻었다고 하면 만족시킬 수 있습니다.

 

현재 상황에서는 만족하는 것으로 볼 수 있습니다.

 

 

가설

귀무가설 : 국가와 좋아하는 영화 장르는 서로 독립적이다.

대립가설 : 국가와 좋아하는 영화 장르는 서로 독립적이지 않다.

 

 

피셔의 정확 검정

 

 

먼저, 기대 빈도가 5 미만인 셀은 6개입니다. 

 

총 9개의 셀 중에 6개의 셀에서 기대 빈도가 5 미만이므로, 대략 66.67%의 셀이 기대 빈도가 5미만입니다.

 

또한, 카이제곱 검정 결과 아래에 66.7%의 셀이 5보다 적인 기대빈도가 있다고 경고합니다.

 

따라서, 카이제곱 검정 보다는 피셔의 정확 검정을 하는 것이 더 적절해보입니다.

 

피셔의 정확 검정 결과,

 

p-value=0.003 이므로 귀무가설을 기각하여,

 

"국가와 좋아하는 영화 장르는 서로 독립적이지 않다."인 대립가설을 채택하게 됩니다.

 

따라서, "국가와 좋아하는 영화 장르는 서로 연관이 있다."라는 결론을 얻을 수 있습니다.

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이것으로 SPSS를 이용한 피셔의 정확 검정에 대해 마치도록 하겠습니다.

 

이상, 산격동 너구리였습니다.

 

감사합니다.

 

 

 

* 잘못된 정보 및 오타가 포함되어 있을 수 있습니다.

  그대로 받아들이시기보다는 다른 사람의 의견도 참고하셔서 분석하시길 바랍니다.

 

* 포스팅 내용 및 통계 분석 관련 질문은 언제나 환영입니다.

  가능한 선에서 최대한 답변하도록 하겠습니다.