분할표와 정성 변수 간 상관관계 연구: 피어슨 카이제곱 검정

연구 목표와 데이터 캐시오는 플레이 모드와 연령대별 승자 수 사이의 상관관계를 연구하려고 한다. 경험을 바탕으로 선택한 게임 종류에 따라 승자 수가 달라지는지 확인하고자 한다. 데이터 아래 표는 각 게임별, 연령대(20-30, 31-40, 41-50)마다 100명의 플레이어 중 승자 수를 보여준다. Age Game 20-30 31-40 41-50 Roulette 44 56 55 Black-jack 66 88 23 Poker 15 29 45 R 코드와 분석 R에서는 먼저 수집한 데이터를 행렬 형태로 만든다. 예시는 다음과 같다. table <- matrix(c( 44, 56, 55, # Roulette 66, 88, 23, # Black-jack 15, 29, 45 # Poker ), nrow = 3, byrow = TRUE, dimnames = list( Game = c("Roulette", "Black-jack", "Poker"), Age = c("20-30", "31-40", "41-50") )) 이제 Pearson의 Chi-squared test를 사용해 상관계수를 계산한다. chisq.test(table) 출력 결과는 다음과 같다. Pearson's Chi-squared test data: table X-squared = 46.0767, df = 4, p-value = 2.374e-09 p-값이 2.374e-09로 매우 작기 때문에, 영가설 H0: 연령대와 승자 수에 상관이 없다를 기각하고 대립가설을 채택한다. 따라서 플레이어의 연령과 승리 확률 사이에 강한 상관관계가 존재한다고 결론지을 수 있다.