1. 범주형 자료
2. 피어슨(Pearson)의 적합도 검정
3. 독립성 검정
4. 동질성 검정
5. 대수선형모형
통계분석을 위한 자료로서 반드시 무게, 통화량들과 같은 계량적(metric) 측정값이어야 할 필요는 없다. 통계조사를 할 때 남자, 여자 등으로 조사대상을 분류하거나 또는 질병의 치료결과를 악화, 현상유지, 호전 등으로 속성에 따라 분류하여 분석할 때도 많다.
이와 같이 모집단이나 측정결과를 어떤 범주(category)에 따라 분류시켜 도수(frequency)로 주어지는 자료를 분석하는 통계적 추론방법을 범주형 자료의 분석(analysis of categorical data)이라고 한다.
이러한 분석의 대표적인 경우로서는 관측값들이 특정한 분포를 따르는지를 검정하는 적합도 검정(goodness-of-fit test)이 있고, 두 요인간에 관계가 있는지를 검정하는 독립성 검정(test of independence), 몇 개의 모집단이 분석하고자 하는 문제의 특성에 대하여 동질성을 갖는지를 검정하는 동질성 검정(test of homogeneity) 등이 있다.
위의 각 검정을 필요로 하는 자료들은 공통적인 특성을 가지고 있는데, 첫째는 원자료(raw data)들이 도수(frequency)로 구성되어 있으며, 둘째는 어떤 명시된 가설 하에서 관찰도수(observed frequency)에 비교될 수 있는 기대도수(expected frequency)가 존재한다는 것이다.
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