# CHI 제곱 검정 ## 개요 **CHI 제곱 검정**(Chi-Square Test, 카이제곱 검정)은 통계학에서 범주형 변수(categorical variable) 간의 독립성 또는 관찰된 빈도와 기대 빈도 간의 차이를 평가하기 위해 널리 사용되는 비모수적(non-parametric) 가설 검정 방법입니다. 이 검정은 영국의 통계학자 카를 피어슨(K...
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# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 통계학에서 범주형 데이터의 한 유형으로, 범주들 간에 **의미 있는 순서나 등급**이 존재하지만, 범주 간의 **정량적 차이**(간격)는 정의되지 않는 데이터를 말한다. 즉, "크다", "작다", "높다", "낮다"와 같은 상대적 순서는 가능하지만, 그 차이의 크기를 수치적...
# 서열 ## 개요 **서열**(序列表記, Ordinal Scale)은 통계학에서 자료의 측정 수준(measurement level) 중 하나로, 데이터가 자연스러운 순서를 가지지만 그 간격이 일정하지 않은 경우에 사용되는 척도를 의미한다. 서열 척도는 **명목 척도**(Nominal Scale)보다 높은 수준의 측정 척도이며, **간격 척도**(Int...
# Brant Test ## 개요 **Brant Test**(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 **비례 오즈 가정**(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 ...
순서형 로스틱 회귀 ## 개요**순서형 로지스 회귀**(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 **서형 범주**(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스...
# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 범주형 데이터의 한류로, 특정한 순서나 등급이 존재하는 범주를 의미합니다. 데이터 과학과 통계 분석에서 데이터는 일반적으로 **정량형**(수치형)과 **정성형**(범주형)으로 나뉘며, 정성형 데이터는 다시 **명목형 범주**(Nominal Category)와 **순서형 범주...
# 명목형 변수 ## 개요 **명목형 변수**(Nominal Variable)는 통계학 및 데이터 과학에서 범주형 데이터의 한류로, 특정주나 집단을 나타내는 값들을 가지며, 이 값들 사이에는 순서나 크기의 의미가 없는 변수를 말합니다. 즉, 명목형 변수는 단지 **이름**(nominal) 또는 **라벨**을 제공할 뿐, 수치적 순서나 거리 개념이 존재하...