박사님 영상으로 카이제곱 검정 실습해보다가 의문점이 생겨서 질문을 드립니다. 카이제곱검정의 문제라기 보다는.. 본질적인 질문인데요. A라는 교육기관에서 2019년에 수학, 영어, 국어, 체육 등을 각 분기별로 교육하고, 교육 종료 후 각 만족도를 설문으로 받았을 때, 수학/영어/국어/체육 교육의 설문결과를 모두 합하여 "A기관의 교육 종합만족도"라고 분석해도 괜찮은 것인지요?? 그 안에서 과목별 만족도로 별도 카이제곱검정을 하는 것이 가능한지 궁금합니다 (예를 들어 pvalue 가 0.05 이상일 땐, A 기관 2019 교육 중 과목별 만족도의 차이가 없었다). 아무 생각없이 카이제곱검정 하려다가.. 애초에 저렇게 4개 교육을 합해서 하나의 A기관의 종합만족도로 표현해도 괜찮은지 모르겠습니다.. 다른 시간의 다른 과목이니까요.. 늘 잘 배우고 있습니다 감사합니다!
강의 감사합니다 ㅎㅎ 질문 드리고 싶은게 있는데 요새 논문에서 많이 쓰이는 구조방정식 모델(SEM)을 공부하고 있습니다. SEM에서 확인적 요인분석(CFA)를 실시할 때 모델에 대한 적합도(model fit) 결과표를 보면 카이스퀘어 값이 첫번째로 등장합니다. 그 개념과 지금 가르쳐주신 카이스퀘어 값과 같은 개념인지 여쭤보고 싶습니다. 교차분석은 말씀해주신대로 범주형 변수에 대해서만 다루기 때문에 단점이 많은 단순한 분석입니다. 마찬가지로 단점이 많긴하지만 좀 더 발전된 기법이라고 생각하는 SEM에서 카이제곱 값을 사용한다는 것이 의아하다는 생각이 듭니다. 주로 설문지 7점 척도를 통해 수집된 데이터를 넣는 SEM에서 사용하는데 설문지라는 것이 범주형이기 때문에 사용하는 것인지요,, 보실진 모르겠지만, 2020년 새해복 많이 받으세요~~~
네 근본적으로는 같은 테스트입니다만 그 목적이나 배후에 있는 이유는 매우 다릅니다. 구조방정식의 경우 결론적으로 말씀드리자면 데이터의 분산 공분산 메트릭스와 재현된 모델의 분산 공분산 메트릭스를 비교하는 것입니다. 두 개의 행렬이 같은지 다른지를 보는 카이제곱 검정입니다. 만약 유의하다면 이는 두 행렬이 다르다는 뜻이고 이것은 데이터를 연구자가 임의로 변경하여 모델을 만든 것이라 문제가 됩니다. 그래서 이 경우는 유의하지 않기를 기대하는 것이지요.
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박사님 영상으로 카이제곱 검정 실습해보다가 의문점이 생겨서 질문을 드립니다. 카이제곱검정의 문제라기 보다는.. 본질적인 질문인데요. A라는 교육기관에서 2019년에 수학, 영어, 국어, 체육 등을 각 분기별로 교육하고, 교육 종료 후 각 만족도를 설문으로 받았을 때, 수학/영어/국어/체육 교육의 설문결과를 모두 합하여 "A기관의 교육 종합만족도"라고 분석해도 괜찮은 것인지요?? 그 안에서 과목별 만족도로 별도 카이제곱검정을 하는 것이 가능한지 궁금합니다 (예를 들어 pvalue 가 0.05 이상일 땐, A 기관 2019 교육 중 과목별 만족도의 차이가 없었다). 아무 생각없이 카이제곱검정 하려다가.. 애초에 저렇게 4개 교육을 합해서 하나의 A기관의 종합만족도로 표현해도 괜찮은지 모르겠습니다.. 다른 시간의 다른 과목이니까요.. 늘 잘 배우고 있습니다 감사합니다!
글쎄요. 질문 내용만으로는 이해가 잘 안되긴 하는데, 일단 문제가 왜 카이제곱 검정을 하지요?? 카이제곱검정의 대상은 명목척도입니다. 만족도는 명목척도가 아닐텐데요 ^^
강의 감사합니다 ㅎㅎ 질문 드리고 싶은게 있는데 요새 논문에서 많이 쓰이는 구조방정식 모델(SEM)을 공부하고 있습니다. SEM에서 확인적 요인분석(CFA)를 실시할 때 모델에 대한 적합도(model fit) 결과표를 보면 카이스퀘어 값이 첫번째로 등장합니다. 그 개념과 지금 가르쳐주신 카이스퀘어 값과 같은 개념인지 여쭤보고 싶습니다. 교차분석은 말씀해주신대로 범주형 변수에 대해서만 다루기 때문에 단점이 많은 단순한 분석입니다. 마찬가지로 단점이 많긴하지만 좀 더 발전된 기법이라고 생각하는 SEM에서 카이제곱 값을 사용한다는 것이 의아하다는 생각이 듭니다. 주로 설문지 7점 척도를 통해 수집된 데이터를 넣는 SEM에서 사용하는데 설문지라는 것이 범주형이기 때문에 사용하는 것인지요,,
보실진 모르겠지만, 2020년 새해복 많이 받으세요~~~
네 근본적으로는 같은 테스트입니다만 그 목적이나 배후에 있는 이유는 매우 다릅니다. 구조방정식의 경우 결론적으로 말씀드리자면 데이터의 분산 공분산 메트릭스와 재현된 모델의 분산 공분산 메트릭스를 비교하는 것입니다. 두 개의 행렬이 같은지 다른지를 보는 카이제곱 검정입니다. 만약 유의하다면 이는 두 행렬이 다르다는 뜻이고 이것은 데이터를 연구자가 임의로 변경하여 모델을 만든 것이라 문제가 됩니다. 그래서 이 경우는 유의하지 않기를 기대하는 것이지요.
@@SapientiaaDei 답변 정말 감사합니다 명쾌하게 이해했습니다^^
영상 감사합니다. 결국 카이스퀘어 검증이 주요한 적합도 지수로 쓰일 수가 없는 이유를 정리하자면 어떤 걸까요? 6분 이후에 잘 안 들려서요ㅠㅠ
글쎄요. 주요한 적합도 지수라는게 어떤걸 말씀하시는 건지요??