
統計学で出てくる検定。
統計学的仮説検定と呼ばれるもので、
さまざまな検定方法が世に出ているがぁ。
よく使うのが「カイ二乗検定」
エックスの二乗と表記しているが、
読みは「エックス」ではなく「カイ」であることに注意。
英語の「エックス」ぢゃないっ。
ギリシャ文字の「カイ」ぢゃっヽ(°◇° )ノヽ( °◇°)ノ
人数や年齢、回数などの比較に用いる検定である。
まず観測値(実測値)でクロス集計表をつくり、
期待値(期待度数、理論値とも言う)を算出。
そこからP値を出すわけだが、
手計算だとメンドーくさい。
カイ二乗検定はエクセルが得意とする分野なので、
サクッと表を作成する。

作ったのがこれ。
2×2のクロス集計表で、
この計算式で
@ABCに観測値を入れると、
ズバッとP値が出てくる(助かるぅぅ
さて、
カイ2乗検定を使うさいの注意事項書いておく。
○サンプル数(全体のN数のこと。上記エクセルでは、E5に出てくる数字)が小さいと不正確になる。
サンプル数がせめて100以上は必要。
上記エクセルにおいて、
期待値に出てくる4マスの数字(C9、C10、D9、D10)で、
一つでも5未満があればこの検定では不適切。
せめて期待数がどれも10以上になるようにすべき。
○カイ2乗検定がサンプル数不足で不適切になる場合は、
Fisherの正確確率検定を用いるほうがによい。
カイ2乗検定が不適切でなくてもFisherの正確確率検定は使えるが、
サンプル数が多いときは計算が複雑になりすぎるので注意が必要。
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