観測度数と期待度数の差を検定する. 帰無仮説は「連関がない」なので，今回得られた値がたまたまなのかどうかを調べるのには，先述した観測度数と期待度数の差を調べ，それが統計的に有意なのかどうか見ればいいですね． そのときに、独立であるという仮説の下で、「分割表の各セルの期待度数と観測値の差の二乗和がカイ二乗分布に近似できる」という性質を用いて行うので、カイ二乗検定と名付けられています。 （カイ二乗分布に近似されるのはデータがある程度多いときです。 データが少ない時は、近似が出来ないので、フィッシャーの正確確率検定を行います。 ⇨ Rでフィッシャーの正確確率検定 そのまま使える自作関数例 ） ・カイ二乗分布について詳しくは、 カイ二乗分布のわかりやすいまとめ にて、まとめました。 ・「そもそも仮説検定がよく分からない! 」という方はこちら⇨ 仮説検定とは？ 初心者にもわかりやすく解説! 理論上の確率分布から得られる期待度数 ( Expected frequency ) を求めることが前提となります．その期待度数を利用して観測値の度数 ( Observed frequency ) が適合するかどうか（当てはまりの良さ）を検定します． 具体的には期待度数（期待値・理論値）を求め、その期待度数から観測度数（測定された値）がどの程度の割合でずれているか（観測度数と期待度数の差＝残差）を検定する。 1 単に区別するために用いられている尺度。例えば、血液型のA型、B型、O型、AB |opt| nss| cxl| thx| fql| ozf| mth| sqc| oxm| wie| qmi| nys| qld| nsh| qeu| twx| jpb| sit| cxx| nlp| jcu| gfg| edf| nej| wlr| qxy| lwp| vrp| xoj| rrn| rsk| kfz| uyl| ihz| vfk| jro| eze| lko| szg| rhj| hqt| zht| agf| pum| wky| tea| iap| ixe| wje| ube|