Week7chisqtest
2024-03-21
기본세팅
# 필요한 패키지 로드
library(readr)
# CSV 파일의 URL 지정
url <- "https://raw.githubusercontent.com/jeongmoonwon/jm/main/%5BWeek7%5D%20univ.csv"
# CSV 파일 읽기
dat <- read.csv(url)
# 읽어온 데이터 확인
dat## level pass
## 1 1 2
## 2 2 2
## 3 2 1
## 4 1 1
## 5 1 2
## 6 1 2
## 7 2 1
## 8 1 2
## 9 1 1
## 10 3 1
## 11 1 2
## 12 2 2
## 13 1 2
## 14 2 2
## 15 1 2
## 16 1 1
## 17 1 1
## 18 2 1
## 19 3 1
## 20 1 1
## 21 2 1
## 22 1 2
## 23 2 2
## 24 1 2
## 25 1 2
## 26 3 2
## 27 1 2
## 28 2 1
## 29 1 1
## 30 1 1
## 31 1 1
## 32 2 1
## 33 2 1
## 34 1 1
## 35 3 1
## 36 2 1
## 37 2 2
## 38 2 1
## 39 1 2
## 40 1 1
## 41 2 1
## 42 2 2
## 43 1 2
## 44 3 1
## 45 2 2
## 46 2 2
## 47 1 2
## 48 3 1
## 49 2 1
## 50 2 1
## 51 2 1
## 52 1 1
## 53 1 1
## 54 2 1
## 55 3 2
## 56 2 1
## 57 1 1
## 58 2 1
## 59 1 2
## 60 2 1
## 61 1 1
## 62 2 2
## 63 3 1
## 64 2 1
## 65 2 1
## 66 2 1
## 67 1 1
## 68 1 1
## 69 2 1
## 70 2 1
## 71 1 1
## 72 1 2
## 73 2 2
## 74 1 2
## 75 2 1
## 76 2 2
## 77 1 2
## 78 1 1
## 79 1 1
## 80 2 2
## 81 1 2
## 82 3 1
## 83 1 2
## 84 2 1
## 85 3 2
## 86 3 1
## 87 1 1
## 88 2 1
## 89 1 1
## 90 3 2
## 91 1 1
## 92 3 2
## 93 2 2
## 94 3 1
## 95 1 1
## 96 3 1
## 97 1 1
## 98 2 2
## 99 3 2
## 100 2 1
## 101 3 1
## 102 1 1
## 103 2 1
## 104 3 1
## 105 1 1
## 106 2 1
## 107 3 2
## 108 1 2
## 109 2 1
## 110 1 1
## 111 1 1
## 112 2 1
## 113 1 1
## 114 1 2
## 115 3 1
## 116 1 2
## 117 2 2
## 118 1 1
## 119 3 1
## 120 1 1
## 121 2 1
## 122 2 2
## 123 3 1
## 124 3 1
## 125 2 1
## 126 2 1
## 127 2 1
## 128 1 2
## 129 3 2
## 130 2 2
## 131 2 2
## 132 1 1
## 133 3 1
## 134 2 1
## 135 2 2
## 136 1 1
## 137 2 1
## 138 2 1
## 139 1 1
## 140 3 1
## 141 2 1
## 142 3 1
## 143 2 1
## 144 1 1
## 145 2 1
## 146 3 1
## 147 2 1
## 148 1 1
## 149 2 1
## 150 3 1
## 151 2 1
## 152 2 2
## 153 2 1
## 154 1 2
## 155 3 1
## 156 2 1
## 157 2 1
## 158 3 2
## 159 1 1
## 160 1 2
## 161 2 1
## 162 3 1
## 163 2 1
## 164 3 1
## 165 2 2
## 166 1 2
## 167 3 2
## 168 1 1
## 169 1 1
## 170 2 2
## 171 3 2
## 172 1 1
## 173 3 2
## 174 2 2
## 175 1 2
## 176 3 2
## 177 1 2
## 178 2 1
## 179 3 2
## 180 1 1
## 181 1 1
## 182 3 1
## 183 2 1
## 184 3 2
## 185 1 2
## 186 1 2
## 187 3 1
## 188 2 1
## 189 1 2
## 190 3 1
## 191 1 2
## 192 3 1
## 193 3 1
## 194 1 2
## 195 2 2
## 196 1 1
## 197 1 1
## 198 1 2
## 199 3 2
## 200 1 1
## 201 3 2
## 202 2 1
## 203 3 1
## 204 1 1
## 205 2 1
## 206 3 2
## 207 1 2
## 208 1 1
## 209 2 1
## 210 3 2
## 211 3 1
## 212 3 2
## 213 1 2
## 214 2 2
## 215 1 1
## 216 1 1
## 217 2 2
## 218 1 2
## 219 2 2
## 220 1 2
## 221 3 2
## 222 2 1
## 223 1 2
## 224 3 2
## 225 3 2##귀무가설/대립가설 세우기 H0: 학력수준에 따라 자녀의 대학진학에 영향이 있다 H0: 학력수준에 따라 자녀의 대학진학에 영향이 없다
##box plot으로 시각화
# 비율 계산
library(dplyr) ##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionsummary_data <- dat %>%
group_by(level, pass) %>%
summarise(count = n()) %>%
mutate(percentage = count / sum(count) * 100)## `summarise()` has grouped output by 'level'. You can override using the
## `.groups` argument.# 막대 그래프 그리기
library(ggplot2)
ggplot(summary_data, aes(x = factor(level), y = percentage, fill = factor(pass))) +
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + # position = "dodge": 막대를 서로 겹치지 않도록 표시
labs(x = "level", y = "%", fill = "pass") + # 축 이름
scale_fill_discrete(labels = c("Yes", "No")) # 범례
##Chi-squared test 수행
library('gmodels')
CrossTable(dat$level, dat$pass, chisq = T, # chisq=T 를 반드시 지정
expected = T, dnn=c("부모 학력 수준","자녀의 대학진학"), # expected=T를 지정하면 cell당 기대빈도 표시
prop.r=F, prop.c=F, prop.t=F) ##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | Chi-square contribution |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | 자녀의 대학진학
## 부모 학력 수준 | 1 | 2 | Row Total |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## 1 | 49 | 40 | 89 |
## | 53.400 | 35.600 | |
## | 0.363 | 0.544 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## 2 | 55 | 27 | 82 |
## | 49.200 | 32.800 | |
## | 0.684 | 1.026 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## 3 | 31 | 23 | 54 |
## | 32.400 | 21.600 | |
## | 0.060 | 0.091 | |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total | 135 | 90 | 225 |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 2.766951 d.f. = 2 p = 0.2507057
##
##
## ##유의수준 5%에서 귀무가설이 기각 가능한지 판단하기 p값이 유의수준 0.05 보다 작은 0.25이기 때문에 귀무가설을 기각한다. <기억!>범위에 포함되면 기각!