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カイ二乗独立性検定計算

2×2表の4つのセル度数を入力して、2つの変数が関連しているかを検定します。

使い方

  1. 上のフィールドに値を入力します。
  2. 「計算」を押すと結果がすぐに表示されます。
  3. 「共有」ボタンで結果へのリンクをコピーできます。

この計算ツールについて

ピアソンのカイ二乗独立性検定は、分割表にある2つのカテゴリー変数が統計的に関連しているか、独立しているかを、観測された各セルの度数を、本当に関係がない場合に期待される度数（行と列の合計から導かれる期待度数）と比べて調べます。検定統計量 χ² = Σ(観測値 − 期待値)²/期待値 は、実際のデータが独立性の仮定からずれるほど大きくなり、カイ二乗分布と比較してp値を得ます。クラメールのVは、その関連の強さを0〜1の効果量に換算するもので、p値とは違い、標本サイズに応じて自動的に大きくなることがありません。

この計算ツールは、2×2の表の4つのセルの度数を入力すると、χ² 統計量、そのp値、クラメールのVを返します。カテゴリー形式の結果をもつ調査データや実験データを分析する研究者、キャンペーンへの反応がセグメントごとに異なるかを検証する市場調査担当者、仮説検定の授業に取り組む統計学の学生は、治療群と結果、あるいは性別と好みのような、2つの二値変数のあいだに観察された関連が、おそらく本物なのか、それとも偶然によるものである可能性があるのかを判断するためにこれを使います。

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