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- 回答日時:
Fisherの正確確率検定(f)と、カイ二乗検定(x)ともに、独立2試料の検定の場合という前提でお話しします。
ともに類別変数について独立2試料(2群の各試料が、それぞれの群の個々の試料に対応していない)の場合、両方とも適用可です。
ただし、(f)の場合、前提条件として類別変数が2種類のみに分類され、かつ観察値は必ずこの2種のどちらか一方にならなければならない。
本法は、2つの試料を用いて2種類の処理の結果を比較しようとする場合、または処理区を対照区と比較しようとする場合、もしくは離散的な類別変数との間で、ある性質の比較をしようとする場合に用いられる。
また、2×2分割表において,4つの桝目のいずれかの期待値が5以下のときには,「χ2 分布を利用する独立性の検定」は不適当である。そのような場合には本法により独立性の検定を行う。(この段落は下記URLの引用)
逆に期待値が大きい場合、組み合わせ計算が膨大になるので、そのような場合はカイ二乗検定を行う。
一方、(x)の場合、前提条件は類別変数が2種類以上に分類されるときに使用できる。
期待値が1以下になるようなことがあってはいけない。
本法は、独立した2つの試料の間で各変数値の属する個体の比較に有意な差があるかどうかを調べるために用いられる方法である。
連続性の補正(イエーツの補正):分割表から得られる χ20 は跳び跳びの値しかとらない。一方,χ2 分布は連続分布である。このため,2×2分割表の場合には連続性の補正をしたほうがよい。(この段落は下記URLの引用)
検出力はほぼ同等と考えて差し支えないでしょう。よって、条件に当てはまる方法を選択して使い分けてください。
最後の質問は、同じものです。
参考URL:http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/tests.html
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