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3. 카이스퀘어 검정(Chi Square)

  • 개념: 주어진 데이터가 명목척도인 비 연속적 범주로 구성되어 있을 경우, 두 독립변수의 분포 차이의 유의도를 검정하는 분석.
  • 분석목적: 독립변수와 종속변수가 명목척도일 때, 각 변수 집단 간의 유의한 차이를 알아보기 위하여 사용되는 분석. 이때 독립변수와 종속변수는 모두 두 개 이상의 집단변수이어야 함. (ex. 독립변수-성별(남/여), 종속변수-제품속성(브랜드/가격/디자인/품질))
  • 조건
      – 사례수가 30보다 커야 함.
      – 5미만의 기대빈도의 셀이 전체의 모든 칸의 20%보다 적어야 함.
      – 모든 셀에 1.00이상의 기대빈도가 있어야 함.

  • 분석 결과 및 해석에 대한 예시
      – 성별(명목척도)에 따른 제품속성 중요도(명목척도)의 차이

    [성별에 따른 제품속성 중요도 차이]

      브랜드 가격 디자인 품질
    16(10.2 a) 14(8.1) 118(128.0) 5(8.1)
    8(13.8) 5(10.9) 182(172.0) 14(10.9)
    합계 24 19 300 19
    =20.93***, df=5. p=.001

    a 기대빈도, ***p< .001

    제품을 구매할 때, 성별에 따른 제품속성 중요도의 차이를 살펴보면, 성별에 따라 제품속성 중요도는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(X2=20.93, p<.001). 그 중에서도 남자는 브랜드와 가격을 중요시하는 경향이 높고, 여자는 디자인과 품질을 중요시하는 경향이 높을 것으로 나타났다.