カイ二乗検定電卓

カイ二乗検定を行い、2つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断します。

カイ二乗検定電卓

クロス集計表データを入力してください。行は改行で、列はスペースまたはコンマで区切ります。例：

10, 20, 30
15, 25, 35

入力例： [例 1] [例 2] [例 3]

精度:

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カイ二乗検定電卓

カイ二乗検定電卓は、2つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するためのツールです。

カイ二乗検定結果の解釈

カイ二乗検定における独立性の理解

カイ二乗検定の主な目的は、2つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断することです。統計的な用語では、変数が独立であるとする帰無仮説を検証します。

独立性とは、一つのカテゴリの発生が他のカテゴリの発生確率に影響を与えないことを意味します。変数が独立している場合、カテゴリ間の観測された差異はすべて偶然によるものです。

カイ二乗検定で独立性を計算するために、観測頻度（実際のデータ）を期待頻度（変数が実際に独立している場合の期待値）と比較します。

独立性の下での期待頻度の計算

クロス集計表の各セルの期待頻度は、独立性の仮定の下で次の公式を使用して計算されます：

\( E_{ij} = \frac{(R_i \times C_j)}{N} \)

ここで：
\( E_{ij} \) = 行 \( i \) 列 \( j \) のセルの期待頻度
\( R_i \) = 行 \( i \) の合計
\( C_j \) = 列 \( j \) の合計
\( N \) = すべてのカウントの総計

この公式は、期待頻度が表の周辺合計を反映することを保証し、変数間に関連がないことを前提としています。

カイ二乗統計量の計算

期待頻度を計算した後、独立性の下での期待頻度から観測頻度がどれだけ逸脱しているかを測定するために、カイ二乗統計量を計算します：

\( \chi^2 = \sum \frac{(O_{ij} - E_{ij})^2}{E_{ij}} \)

ここで：
\( O_{ij} \) = セル \( ij \) の観測頻度
\( E_{ij} \) = セル \( ij \) の期待頻度

カイ二乗統計量が大きいほど、観測データと独立性の期待値との間の不一致が大きいことを示します。

p値を使用した独立性の決定

p値は、独立性の帰無仮説を棄却するかどうかを判断するのに役立ちます：

もし p値 ≤ 有意水準（例: 0.05）の場合：帰無仮説を棄却し、変数間に有意な関連があると結論付けます。これは、変数が独立していないことを意味します。
もし p値 > 有意水準の場合：帰無仮説を棄却せず、関連があることを示す十分な証拠がないと結論付けます。変数は独立と見なすことができます。

有意水準は、統計的な有意性を決定するために研究者が設定した閾値です（通常0.05）。

カイ二乗検定電卓の結果の理解

1. 観測頻度

観測頻度は、データから収集した実際のカウントであり、クロス集計表内の各カテゴリの発生回数を表します。

2. 期待頻度

期待頻度は、変数が独立であると仮定した場合の予想カウントです。上記の公式を使用して、クロス集計表の周辺合計に基づいて計算されます。

3. カイ二乗統計量(\( \chi^2 \))

カイ二乗統計量は、観測頻度と期待頻度の全体的な差異を測定します。 \( \chi^2 \) 値が高いほど、変数間により大きな関連があることを示します。

4. 自由度 (df)

自由度は次のように計算されます：

\( df = (r - 1) \times (c - 1) \)

ここで：
\( r \) = 行数
\( c \) = 列数

これにより、カイ二乗分布からp値を求めることができます。

5. p値

p値は、帰無仮説が真であると仮定した場合に、カイ二乗統計量がこれほど極端またはそれ以上である確率を表します。結果の有意性を判断するのに役立ちます。

\( p = P(\chi^2 > \text{calculated } \chi^2) \)

ここで：
\( p \) = p値
\( \chi^2 \) = カイ二乗統計量

小さいp値（通常≤ 0.05）は、帰無仮説に対する強い証拠を示し、変数間に有意な関連があることを示唆します。
大きいp値（> 0.05）は、帰無仮説に対する弱い証拠を示し、観測された関連が偶然によるものである可能性があることを示します。

p値の解釈は、帰無仮説を受け入れるか棄却するかを判断するのに役立ちます。

カイ二乗検定の使用例

カイ二乗検定は、カテゴリ変数間の関係をテストするために様々な分野で広く使用されています。以下は一般的な使用例です：

医学：治療と結果の間に関連があるかどうかを判断する。
マーケティング：顧客の購買行動がデモグラフィックグループと関連しているかをテストする。
遺伝学：特定の遺伝子に関連する特徴があるかを確認する。
社会学：教育レベルと仕事の満足度の間に関係があるかどうかを評価する。
品質管理：欠陥が生産シフトと無関係かどうかを評価する。

カイ二乗検定電卓を使用することで、研究者や専門家は統計的な証拠に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができ、観測された関連が意味のあるものであることを確認できます。

参考文献：

カイ二乗検定ウィキペディア

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：

"カイ二乗検定電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/カイ二乗検定電卓/） MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Nov 01, 2024

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独立性の下での期待頻度の計算

カイ二乗統計量の計算

p値を使用した独立性の決定

カイ二乗検定電卓の結果の理解

1. 観測頻度

2. 期待頻度

3. カイ二乗統計量(\( \chi^2 \))

4. 自由度 (df)

5. p値

カイ二乗検定の使用例

参考文献：

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