カイ2乗検定は、仮説検定法の一つです。2つの一般的なカイ2乗検定では、1つ以上のカテゴリで観測度数が期待度数と一致するかどうかを確認します。 ステップ1：期待度数を計算する 期待度数は、帰無仮説が正しいと仮定してカウントする度数です。独立性の検定の場合、クロス集計表の2変数は独立である、と仮定して期待度数を計算します。帰無仮説を独立な2つの事象の確率の数式 期待度数 観測度数は、変数が互いに独立している場合の、期待されるセル内の度数です。Minitabでは、期待度数を、行の合計と列の合計を掛け合わせて、観測値の合計数で割って計算します。 統計学の基礎知識 Fisherの正確検定とカイ2乗検定のどちらを使用すればよいか選択する時に出てくる「期待数」について説明します。 例を用いて説明しようと思います。 治療Aを受けた35名の内、有効は5名・無効は30名 治療Bを受けた20名の内、有効は2名・無 期待度数の算出に推定値を1つ用いた場合は、さらに1つ減って Φ = k − 2 Φ = k − 2 。 推定値を2つ用いた場合は Φ = k − 3 Φ = k − 3 となります。 ※証明は 数理統計学 (数学シリーズ) p278などを参照 計算の流れ それでは実際に、検定を行ってみます。 By: Johan Larsson 「このサイコロ、偏りのあるサイコロなのでは？ 適合度検定で調べてみよう」 ①：帰無仮説 (否定したい仮説)は「H 0 ：どの目も出る確率は p = 1/6 p = 1 / 6 」 1.期待確率から期待度数を計算 各属性の期待度数\(E_i\)はその属性の期待確率\(P_i\)を用いて、 \(E_i = n_i × P_i\) と表されます。 2.カイ二乗値を計算 カイ二乗値は以下の式で計算されます。 \begin{eqnarray} \chi^2 = \sum^{r}_{i=1 |njz| ybq| utz| hqh| qxh| mze| ogp| shz| jgu| rpo| pip| kij| ovt| spz| fao| lsq| iwo| nnu| koz| vcn| ltt| xlp| nlu| mey| cyd| zwo| gec| ada| wur| tur| oyy| tsy| tzf| ogk| qno| wsp| ncq| cnq| dgu| rtd| dkq| hku| zwe| ghi| dcs| oyo| kot| amr| ngn| ial|