단순하고 소박한 통계와 SPSS

적합도 검증을 위한 카이제곱 통계 작업에서 영가설은 각각의 범주에서 모집단의 비율 또는 퍼센트를 구체화합니다. 작업자가 영가설을 위한 비율을 선택할지라도 영가설을 서술하기 위한 정의된 기준들은 다섯 가지의 유현으로 구분합니다.

(1) 선호 없음(no preference)

영가설이 모집단의 범주가 동등하게 나뉜다고 서술하는 경우입니다. 예를 들어 대학생들은 계절에 대한 특별한 선호를 지니지 않는다는 것입니다.

 봄 여름 가을 겨울
영가설 25% 25% 25% 25%

(2) 알려진 모집단과 차이가 없음

영가설이 하나의 집단에 대한 비율이 또 다른 모집단에 대한 비율과 서로 다르지 않다는 내용을 서술합니다. 예를 들어 한국 전체에서 핸드폰에 대한 A, B, C 선호가 40%와 30% 그리고 20%라면 연구자는 이와 같은 태도가 경기 지역 20대들에게도 차이가 없는지를 알고 싶어 합니다. 결국 영가설은 차이가 없다는 것입니다.

 A B C
영가설 40% 30% 20%

(3) 과거 분포와 차이가 없음

2008년 한 지역에서 투표자의 지지 분포가 한나라당 40%, 민주당 20%, 자유선진당 15%, 기타 10% 등이었다고 가정합니다. 연구자는 현재 이 지지도 분포가 달라졌는지를 알고 싶어 한다면 영가설은 2008년에 존재하는 것과 차이가 없다는 것입니다.

 한나라당 민주당 자유선진당 기타
영가설 40% 20% 15% 10%

(4) 이론적 분포와 차이가 없음

유전자 이론이 두 가지 혈통을 가진 위를 교배하면 25%가 발작 증세를 보이고 75%가 정상이라고 설명합니다. 이 비율을 그대로 영가설에서 사용하는 것입니다.

 발작 증세 정상
영가설 25% 75%

(5) 정상분포 가정

모집단이 정상분포의 특성을 지닌다고 가정하고 정상분포가 자리키는 이론적 빈도와 관찰 빈도의 차이를 비교하는 것입니다. 100명의 대학생에게 엑셀 기능 시험을 치르게 한 결과 A, B, C로 성적으로 나누어 다음과 같이 영가설을 서술합니다. 연구자는 영가설의 기각함으로써 정상분포의 부정확함을 밝히려는 것입니다.
 
 A B C
영가설 16 68% 16%

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