관측값이 질적 자료(qualitative data) 또는 어떤 속성에 따라 분류되어 범주(category)에 속하는 도수(frequency)로 주어질 경우 이를 범주형 자료(categorical data) 라고 합니다. 범주형 자료의 예로는 학력(초등졸, 중등졸, 고등졸, 대졸, 대학원졸), 연수익(극빈, 하, 중, 상, 극상) 등이 있습니다.
앞서의 포스팅에서는 종속변수가 연속형 자료(continuous data)인 경우에 사용하는 검정 방법으로 t-Test와 ANOVA에 대해서 소개하였습니다. 이번 포스팅부터는 종속변수가 범주형 자료(categorical data)인 경우에 사용하는 분석기법으로 카이제곱 검정(Chi-Squared Test)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 범주형 자료 분석은 크게 적합도 검정(goodness f fit test), 독립성 검정(test of independence), 동질성 검정(test of homogeneity)의 3가지로 분류할 수 있으며, 이번 포스팅에서는 (1) 적합도 검정에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
[ 범주형 자료 분석 (categorical data test) ] (1) 적합도 검정(goodness of fit test) : 관측값들이 어떤 이론적 분포를 따르고 있는지를 검정. 한 개의 요인을 대상으로 함 (2) 독립성 검정(test of independence) : 서로 다른 요인들에 의해 분할되어 있는 경우 그 요인들이 관찰값에 영향을 주고 있는지 아닌지, 요인들이 서로 연관이 있는지 없는지를 검정. 두 개의 요인을 대상으로 함. (3) 동질성 검정(test of homogeneity) : 관측값들이 정해진 범주 내에서 서로 비슷하게 나타나고 있는지를 검정. 속성 A, B를 가진 부모집단(subpopulation) 각각으로부터 정해진 표본의 크기만큼 자료를 추출하는 경우에 분할표에서 부모집단의 비율이 동일한가를 검정. 두 개의 요인을 대상으로 함.
적합도 검정(goodness of fit test)은 k개의 범주 (혹은 계급)을 가지는 한 개의 요인(factor)에 대해서 어떤 이론적 분포를 따르고 있는지를 검정하는 방법입니다.
기본 원리는, 도수분포의 각 구간에 있는 관측도수를 O1, O2, ..., Ok 라 하고, 각 범주 ( 혹은 계급)가 일어날 확률을 p1, p2, ..., pk 라고 할 때 기대되는 관측도수 E1, E2, ..., Ek 를 계산하여 실제 관측도수와 기대 관측도수의 차이를 카이제곱 검정 통계량(Chi-squared statistics)을 활용하여 가정한 확률모형에 적합한지를 평가하게 됩니다. 만약 귀무가설 H0가 맞다면 관측도수와 기대도수가 별 차이가 없을 것이므로 검정통계량 X0^2 값이 작을 것이며, 반대로 대립가설 H1이 맞다면 관측도수와 기대도수의 차이가 클 것이므로 검정통계량 X0^2 값이 커질 것입니다.
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[ 적합도 검정 가설 및 검정 통계량, 검정 방법 ] (1) 가설
- 귀무가설 H0 : 관측값의 도수와 가정한 이론 도수(기대 관측도수)가 동일하다
- 대립가설 H1 : 적어도 하나의 범주 (혹은 계급)의 도수가 가정한 이론 도수(기대 관측도수)와 다르다 (적어도 하나의 pi는 가정된 값 pi0과 다르다)
(2) 검정 통계량
(3) 검정 방법
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- (a) chisq.test() of data from text problem
아래 문제에 대해서 R의 chisq.test() 함수를 사용해서 풀어보도록 하겠습니다.
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(문제) 유전학자 멘델은 콩 교배에 대한 유전의 이론적 모형으로서 잡종비율을 A : B : C = 2 : 3 : 5 라고 주장하였다. 이 이론의 진위를 가리기 위해 두 콩 종자의 교배로 나타난 100개의 콩을 조사하였더니 A형 19개, B형 41개, C형 40개였다. 이러한 관찰값을 얻었을 때 멘델 유전학자의 이론이 맞다고 할 수 있는지를 유의수준 α = 0.05 에서 검정하여라.
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> ##--------------------------------------------------------------------- > ## categorical data analysis - (1) goodness of fit test : chisq.test() > ##--------------------------------------------------------------------- > > obs <- c(19, 41, 40) > null.probs <- c(2/10, 3/10, 5/10) > > chisq.test(obs, p=null.probs) Chi-squared test for given probabilities data: obs X-squared = 6.0833, df = 2, p-value = 0.04776
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위 분석결과를 보면 P-value가 0.04776 이므로 유의수준 α 0.05보다 작으므로 귀무가설 H0를 기각하고 대립가설 H1을 채택하여 "멘델이 주장한 콩의 잡종비율 이론적 분포는 적합하지 않다"고 판단할 수 있겠습니다.
참고로, R로 통계분석을 하면 콘솔 창에 보여지는 내용 말고도 실제로 다양한 통계량이 계산이 되어 list 형태로 메모리상에 가지고 있으며 단지 눈에 보이지 않을 뿐인데요, indexing 기법을 활용하면 chisq.test() 함수로 카이제곱 검정 실행한 후에 다양한 통계량들을 선별해서 볼 수도 있고, 통계량을 다른 분석 혹은 애플리케이션에 input으로 넣어 재활용할 수도 있습니다. R의 큰 장점 중의 하나이니 팁으로 알아두면 좋겠습니다. 주요 통계량 몇 개를 아래에 소개합니다.
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> # To see results of chisquared test > chisq.test_output_1 <- chisq.test(obs, p=null.probs) > > chisq.test_output_1$observed # observed frequency [1] 19 41 40 > chisq.test_output_1$expected # expected frequeycy [1] 20 30 50 > chisq.test_output_1$residuals # residual between observed and expected frequecy [1] -0.2236068 2.0083160 -1.4142136 > > chisq.test_output_1$statistic # chi-squared statistics X-squared 6.083333 > chisq.test_output_1$parameter # degrees of freedom df 2 > chisq.test_output_1$p.value # P-value [1] 0.04775523
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참고로 하나더, 검정통계량 X^2는 귀무가설 H0가 참이라는 가정 하에 근사적으로 자유도가 k-1 인 카이제곱분포를 따르는 것으로 알려져 있습니다. (☞ 카이제곱 분포(Chi-squared distribution) 참고 포스팅)
카이제곱 검정에 사용하는 카이제곱 분포는 범주형 자료의 도수 추정에 사용되는데요, 이때 도수가 너무 작으면 "카이제곱 approximation)이 정확하지 않을 수도 있습니다" 라는 경고메시지가 뜹니다.
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- (b) chisqtest() of data from a table object
위의 문제는 텍스트 문제로 도수와 확률이 주어지면 'x'와 'p'를 직접 입력하였는데요, 데이터가 Table object 형태로 주어졌을 때 카이제곱 검정으로 적합도 검정하는 방법을 소개하겠습니다.
R에 내장된 HairEyeColor table 데이터셋에 있는 Hair 요인 변수를 대상으로, Hair의 요인 수준(factor levels, 혹은 계급 class) 별로 생물학자가 주장하기를 확률이 Black 20%, Brown 50%, Red 10%, Blond 20% 라고 하는데요, 유의수준 α 0.05 로 검정을 해보겠습니다.
> ##------------ > # chisq.test() of data from a table object > str(HairEyeColor) table [1:4, 1:4, 1:2] 32 53 10 3 11 50 10 30 10 25 ... - attr(*, "dimnames")=List of 3 ..$ Hair: chr [1:4] "Black" "Brown" "Red" "Blond" ..$ Eye : chr [1:4] "Brown" "Blue" "Hazel" "Green" ..$ Sex : chr [1:2] "Male" "Female" > > HairEyeColor , , Sex = Male Eye Hair Brown Blue Hazel Green Black 32 11 10 3 Brown 53 50 25 15 Red 10 10 7 7 Blond 3 30 5 8 , , Sex = Female Eye Hair Brown Blue Hazel Green Black 36 9 5 2 Brown 66 34 29 14 Red 16 7 7 7 Blond 4 64 5 8 > > dimnames(HairEyeColor) $Hair [1] "Black" "Brown" "Red" "Blond" $Eye [1] "Brown" "Blue" "Hazel" "Green" $Sex [1] "Male" "Female" > > margin.table(HairEyeColor, 1) # Hair Hair Black Brown Red Blond 108 286 71 127 > margin.table(HairEyeColor, 2) # Eye Eye Brown Blue Hazel Green 220 215 93 64 > margin.table(HairEyeColor, 3) # Sex Sex Male Female 279 313 > > # vector of observed frequencies and probabilities > Hair_Freq <- c(margin.table(HairEyeColor, 1)) > Hair_Freq Black Brown Red Blond 108 286 71 127 > Hair_Prob <- c(0.2, 0.5, 0.1, 0.2) > > chisq.test(x=Hair_Freq, p=Hair_Prob) Chi-squared test for given probabilities data: Hair_Freq X-squared = 4.228, df = 3, p-value = 0.2379
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- (c) chisq.test() of data from Data Frame
데이터가 텍스트, Table object가 아니고 Data Frame일 경우에 카이제급 검정하는 방법도 소개해드리겠습니다. MASS 패키지에 내장된 Cars93 Data Frame 을 이용하며, 자동차종(Type)의 이론상 분포 Compact 20%, Large 10%, Midsize 20%, Small 20%, Sporty 20%, Van 10% 에 대해서 유의수준 α 0.05로 검정해보겠습니다.
data(data frame, package="xxx"), table() 함수를 이용합니다.
> ##------------ > # chisq.test() of data from data frame > data(Cars93, package="MASS") > head(Cars93) Manufacturer Model Type Min.Price Price Max.Price MPG.city MPG.highway AirBags 1 Acura Integra Small 12.9 15.9 18.8 25 31 None 2 Acura Legend Midsize 29.2 33.9 38.7 18 25 Driver & Passenger 3 Audi 90 Compact 25.9 29.1 32.3 20 26 Driver only 4 Audi 100 Midsize 30.8 37.7 44.6 19 26 Driver & Passenger 5 BMW 535i Midsize 23.7 30.0 36.2 22 30 Driver only 6 Buick Century Midsize 14.2 15.7 17.3 22 31 Driver only DriveTrain Cylinders EngineSize Horsepower RPM Rev.per.mile Man.trans.avail Fuel.tank.capacity 1 Front 4 1.8 140 6300 2890 Yes 13.2 2 Front 6 3.2 200 5500 2335 Yes 18.0 3 Front 6 2.8 172 5500 2280 Yes 16.9 4 Front 6 2.8 172 5500 2535 Yes 21.1 5 Rear 4 3.5 208 5700 2545 Yes 21.1 6 Front 4 2.2 110 5200 2565 No 16.4 Passengers Length Wheelbase Width Turn.circle Rear.seat.room Luggage.room Weight Origin 1 5 177 102 68 37 26.5 11 2705 non-USA 2 5 195 115 71 38 30.0 15 3560 non-USA 3 5 180 102 67 37 28.0 14 3375 non-USA 4 6 193 106 70 37 31.0 17 3405 non-USA 5 4 186 109 69 39 27.0 13 3640 non-USA 6 6 189 105 69 41 28.0 16 2880 USA Make 1 Acura Integra 2 Acura Legend 3 Audi 90 4 Audi 100 5 BMW 535i 6 Buick Century > str(Cars93) 'data.frame': 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ... > > Car_Type <- table(Cars93$Type) > Car_Type Compact Large Midsize Small Sporty Van 16 11 22 21 14 9 > Car_Type_Prob <- c(0.2, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1) > > chisq.test(x=Car_Type, p=Car_Type_Prob) Chi-squared test for given probabilities data: Car_Type X-squared = 2.7527, df = 5, p-value = 0.738
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이상으로 다양한 형태의 데이터셋을 활용해서 적합도 검정(goodness of fit test)을 카이제곱 검정 기법을 사용해서 하는 방법을 소개하였습니다.
=> 카이제곱 적합도 검정으로 관측치가 포아송분포로 부터의 데이터인지 여부를 검정하는 예시는 http://rfriend.tistory.com/362 를 참고하세요.
다음번 포스팅에서는 (2) 독립성 검정(test of independence) , (3) 동질성 검정 (test of homogeneity)대해서 알아보도록 하겠습니다.
많은 도움이 되었기를 바랍니다.
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