카이제곱(Chi-Square) 검정은 두 변수 사이의 관계를 검증하기 위해 사용되는 통계적인 방법입니다. 이는 두 변수 사이의 독립성을 확인하거나 예상한 분포와 실제 분포 사이의 차이를 평가하는 데에 사용될 수 있습니다. Statsmodels은 Python에서 통계 분석을 수행하는 데에 도움이 되는 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 카이제곱 검정을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. statsmodels와 scipy는 카이제곱 검정을 수행하기 위해 사용됩니다. 다음과 같이 코드를 작성하여 두 라이브러리를 가져옵니다.

import statsmodels.api as sm
from scipy.stats import chi2_contingency

다음으로, 검정을 수행할 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해봅시다.

observed_data = [[15, 10, 5], [20, 30, 15], [10, 20, 25]]

데이터는 3x3 크기의 행렬로, 각 셀은 해당 분류에 속하는 관측치의 개수를 나타냅니다. 프로젝트에 따라 데이터는 다르게 구성될 수 있으므로, 필요에 따라 데이터를 적절하게 변환해야 합니다.

이제 chi2_contingency 함수를 사용하여 카이제곱 검정을 수행할 수 있습니다. 다음과 같이 코드를 작성합니다.

chi2_stat, p_val, _, _ = chi2_contingency(observed_data)

chi2_stat은 계산된 카이제곱 통계량을, p_val은 p-value를 나타냅니다. 이 값들을 통해 귀무가설을 기각할지 여부를 결정할 수 있습니다. 보통 p-value가 특정 유의수준(threshold)보다 작을 경우 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다.

카이제곱 검정은 변수 간의 독립성을 확인하거나 분포의 차이를 평가하는 데 유용한 방법입니다. Statsmodels 라이브러리를 사용하면 카이제곱 검정을 간편하게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 통계적인 특성을 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다.