# 다음과 같이 정리한 자료에서 두 지역의 흡연 여부 분포 차이를 검정할 방법은?

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> language: ko  
> subject: 지역사회간호학

## 문제

다음과 같이 정리한 자료에서 두 지역의 흡연 여부 분포 차이를 검정할 방법은?

## 보기

1. 카이제곱 검정 **✔ 정답**
2. 대응표본 t 검정
3. 독립표본 t 검정
4. 일원분산분석
5. 피어슨 상관분석

**정답: 1**

## 해설

흡연 여부처럼 범주로 나뉜 변수의 분포가 두 집단에서 다른지 볼 때는 카이제곱 검정을 쓴다. t 검정과 분산분석은 평균을 비교하므로 연속형 자료에, 상관분석은 두 연속형 변수의 관련성을 볼 때 쓴다. 자료가 빈도인지 평균인지부터 확인한다.

## 심화 해설

통계 검정 방법은 자료의 유형과 비교하려는 집단의 수에 따라 정해집니다. 이 문항의 자료는 두 지역에서 흡연자와 비흡연자의 사람 수를 센 빈도표입니다. 흡연 여부는 값의 크기를 잴 수 없고 범주로만 나뉘는 명목척도이므로 평균을 낼 수 없습니다. 이렇게 범주형 변수의 분포가 집단에 따라 다른지를 볼 때 쓰는 방법이 카이제곱 검정입니다.
자주 쓰는 검정을 자료 유형별로 정리하겠습니다. 종속변수가 연속형이고 두 집단의 평균을 견줄 때는 t 검정을 씁니다. 서로 다른 두 집단이면 독립표본 t 검정, 같은 대상의 전후 값이면 대응표본 t 검정입니다. 세 집단 이상의 평균을 한꺼번에 견줄 때는 일원분산분석을 씁니다. 두 연속형 변수가 함께 움직이는 방향과 강도를 볼 때는 피어슨 상관분석을 쓰고, 한 변수로 다른 변수를 예측하려면 회귀분석으로 넘어갑니다. 종속변수가 범주형이면 카이제곱 검정이고, 여기서 관심을 두는 것은 평균이 아니라 빈도의 분포입니다.
카이제곱 검정을 조금 더 들여다보겠습니다. 이 검정은 실제 관찰된 빈도와, 두 변수가 관련이 없다고 가정했을 때 기대되는 빈도의 차이를 모아 통계량을 만듭니다. 차이가 클수록 통계량이 커지고 유의확률은 작아집니다. 주의할 점은 기대빈도가 너무 작은 칸이 있으면 결과를 신뢰하기 어렵다는 것입니다. 이런 경우에는 범주를 합치거나 피셔의 정확검정을 씁니다. 또 카이제곱 검정은 두 변수 사이에 관련이 있는지를 말해 줄 뿐, 어느 쪽이 원인인지나 관련의 크기가 얼마나 되는지는 말해 주지 않습니다.
임상에서 주의할 점은 검정 결과를 실질적 의미와 구분하는 것입니다. 표본이 아주 크면 실제로는 작은 차이도 통계적으로 유의하게 나옵니다. 그래서 유의확률과 함께 두 지역의 흡연율 차이가 몇 퍼센트포인트인지, 그 차이가 사업의 목표를 바꿀 만한 크기인지를 반드시 함께 보고해야 합니다.
정리하면 검정 방법을 고를 때는 세 가지만 확인하시면 됩니다. 종속변수가 범주형인가 연속형인가, 비교할 집단이 몇 개인가, 집단이 서로 독립인가 같은 대상의 반복 측정인가입니다. 범주형이면 카이제곱 검정, 연속형이면서 두 집단이면 t 검정, 세 집단 이상이면 분산분석으로 갈라집니다. 같은 대상의 전후 값이면 대응표본으로 바꾸어야 합니다.

## 임상 시나리오

검정 방법 고르기자료가 빈도인지 평균인지 본다
검정 방법은 자료의 유형와 비교할 집단 수로 정해집니다. 흡연 여부처럼 범주로만 나뉘는 자료는 평균을 낼 수 없으므로 빈도표를 만들고 카이제곱 검정을 씁니다. 혈압이나 걸음 수처럼 연속형이면 두 집단은 t 검정, 세 집단 이상은 분산분석으로 갑니다.

같은 대상의 사업 전후 값을 견줄 때는 대응표본 t 검정을 씁니다. 카이제곱 검정에서는 기대빈도가 작은 칸이 있으면 결과를 믿기 어려우므로 범주를 합치거나 다른 검정을 씁니다. 표본이 크면 작은 차이도 유의하게 나오므로 차이의 크기를 함께 보고해야 합니다. 분석 결과를 보고할 때는 검정 이름과 함께 유의확률과 차이의 크기를 나란히 적습니다. 표와 그래프는 같은 자료를 두 번 보여 주지 않도록 하나만 고릅니다.

## 핵심 개념

- **카이제곱 검정** — 범주형 자료의 분포가 집단에 따라 다른지를 빈도로 검정하는 방법
- **독립표본 t 검정** — 서로 다른 두 집단의 연속형 자료 평균 차이를 검정하는 방법
- **대응표본 t 검정** — 같은 대상에서 잰 전후 값의 평균 차이를 검정하는 방법
- **일원분산분석** — 세 집단 이상의 평균 차이를 한꺼번에 검정하는 방법
- **명목척도** — 크기 순서 없이 범주로만 나뉘는 자료의 측정 수준

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