出産前後の痔にはご注意!

エクセル統計初心者です。

例えば、20~50代の男女1000人にある質問をしました。すると30%が「Yes」と答えました。
男性600人は「Yes」が45%でした。
これは合計の数字と有意差があるのでしょうか。

という検定をするとします。
エクセル統計だと「母比率の差の検定」を使うのだと思いこんでやりました。
他の集計ソフトで「母集団内の比率の差」というのがあって、それもやってみました。
すると、結果が違ってしまいました。
両側・片側など他の条件は同じなのですが・・・。
同じアンケートに答えたのだから、全体と男性は母集団内の検定になるのではないのでしょうか。
ああ、わけがわかりません!どなたか教えてください。

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A 回答 (1件)

Excelの問題ではなくて、おそらく検定について(母集団とか母比率などの用語ももちろん)ご存知ないのが問題なんでしょう。

教科書一冊読めばすっきりすると思います。
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Q割合の差の検定について教えて下さい

統計学初心者です。割合の差の検定について教えて下さい。

χ2乗検定を行えば、2x2の分割表の場合、各群での割合の差について検定できる事は理解しております。

2x3、2x4の分割表の場合、どの群との関係に差があるのか、明確にわかる検定はあるのでしょうか?
    イベント有り イベントなし
薬剤A  10     15
薬剤B  30     38
薬剤C  78     10
薬剤D  90     29
などの場合です。薬剤A、B、C、Dの間のどこかに違いがある事は、χ2乗検定で言えるかと思いますが。各群の中で(ex;薬剤Aと薬剤B、薬剤Cと薬剤D)違いあると言える検定はあるのでしょうか?

教えて頂けると幸いです。

Aベストアンサー

http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/toukei_hosoku/cross_table_analyse.htmにあるクロス表における多重比較のk*2分割表のコンテンツを見ればよろしいかと。

要するに、カイ自乗検定を繰り返し行っても良いけど、設定する有意水準はその度に調節しなさいよ、ということです。

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Q統計学のP検定とt検定について教えてください。

よく本を読んでいると出てきますが、なんだかよくわかりません。
HP等を使って検索してるのですが、これだ!という回答は得ることができず、いつも途中でオヤスミモードに突入してしまいます。
如何せん頭の活動がトロイ私にとって、計算式を出されてしまうと即効熟睡モードに入りますのでわかりやすく教えてください。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

大学院で研究をする際に道具として統計学を使っている者です.

>質問:統計学のP検定とt検定について教えてください.

P検定……? あまり聞き覚えがない検定名ですが,できましたら正式名称あるいはどのような場合に使用される検定か具体例を示して下さい.とりあえず「t検定」について説明します.

t検定とは正式な定義はともかくとして「t分布を利用した有意性検定」と考えていただくとよいでしょう.……ただしこの説明で分かる人はある程度統計学を勉強した人であって,統計学初心者の人にとっては意味不明かもしれません.
抽象的に考えると分かりづらいので,実際にt検定がどのように使われているかを
具体例を使って説明します.

使用例:男性と女性との体重に差があるか?

  ─────────────────────────────
   女性体重  51 48 51 52 45  平均値: 49.4
  ─────────────────────────────
   男性体重  60 58 58 63 70  平均値: 61.8
  ─────────────────────────────

 上の例では「女性群」「男性群」の体重データ,そしてその平均値が載っています.とある女性5人,とある男性5人に対して体重測定を行ったとします.
 質問その1です.「【この】データにおいて,女性と男性とでは体重の平均値に差があるといえますか?」
 
  男性体重-女性体重=61.8-49.4=12.4

 もし平均値に差がないのであれば「差=0」になるはずですが,「12.4≠0」であり,すなわち,男性と女性の体重には差があると断言できます.
 当たり前すぎて何を言っているんだろう,と思われたかもしれません.

 では質問その2です.「【このデータに限らず一般的に】,女性と男性とでは体重の平均値に差があるといえますか? データから【推測せよ】」
 さあどうでしょう? 「ん.どっかの本で男性の方が体重が重いと書いてあったかな?」といった,データ以外の情報を使わないでください.質問1との違いを区別していない人は「そんなのこのデータで男性>女性になっているから,当然,そうだろ?」と主張してしまいますが,これは誤りです.
 一般的に女性と男性の体重差に違いがあるかどうかを本当に調べるのであれば,この世の中の男性と女性全ての体重データを収集しなければなりません.さらには,そのデータはあくまでも「現在」であって,過去や未来のデータではないので,あらゆる時間のデータも収集する必要があります.……そんなのは絶対無理です!
 そのために,取れる範囲の人数のデータを使うしかありません.そこから「推測」するしかないのです.しかし,あくまでも推測でしかなく,そしてその推測が間違っている可能性もあります.この場合では,例えば「(全体としては本当は差がないのだけど)たまたま体重が軽い女性ばかり選んでしまった.たまたま体重が重い体重の男性を選んでしまった」という可能性もあります.
 このようなことを考えると,データの平均値から【即座に】結論を述べることはできません.これはt検定だけではなく,P検定?,あるいは統計学で使われている「検定」の基本的な考え方です.

 t検定に話を戻しますが,この特定データから推測して「一般的に,男性・女性体重に差があるか」を調べることができます.ちなみに上記データをt検定を行うと……

  t値=-4.79 自由度=8 確率=0.001372037

 という結果になります.この結果の読み取り方もこつがいるのですが,解読の流れとしては,

「【偶然で本当は差がないとして】,今回のような「12.4」という差があるということが発生する確率は「0.14」%である」→
「偶然で起きる確率が1%未満である」→
「それって滅茶苦茶珍しくない?」→
「それは偶然じゃないだろう? というよりは前提の『偶然で本当は差がない』というのがそもそも間違い何じゃないの?」→
「ということは,本当は差があるんだ!」

となって「やっぱり,一般レベルでも男性と女性の体重平均値には差がある」吐血論を下すことができるのです.

このように「t検定」の代表的な使用法としては「二つの平均値に本当に差があるか?」の検討があります(これを使えば,ある数値が本当に「0」よりも大きな数値であるか,なども検討できますが,今回は省略します).

大学院で研究をする際に道具として統計学を使っている者です.

>質問:統計学のP検定とt検定について教えてください.

P検定……? あまり聞き覚えがない検定名ですが,できましたら正式名称あるいはどのような場合に使用される検定か具体例を示して下さい.とりあえず「t検定」について説明します.

t検定とは正式な定義はともかくとして「t分布を利用した有意性検定」と考えていただくとよいでしょう.……ただしこの説明で分かる人はある程度統計学を勉強した人であって,統計学初心者の人にとっ...続きを読む

Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Qエクセル2010を使ってデータ分析をしたいのですがどこにあるのかわかり

エクセル2010を使ってデータ分析をしたいのですがどこにあるのかわかりません。 挿入のところでしょうか?データのところでしょうか?
友達にアドインを押して、分析ツールをエクセルに入れるといわれたのですが、アドインがどこにあるのかわからなく…。
教えていただけると助かります。

Aベストアンサー

分析ツールが有効になっていないためです。次の方法でアドインを読み込みましょう。

読み込みが完了しExcelを再起動すると「データ」タブ内に「分析」の項目ができて「データ分析ボタン」が表示され使用可となります。

Excel ヘルプで検索。

[データ分析] コマンドが表示されない場合は、分析ツール アドイン プログラムを読み込む必要があります。

1.[ファイル] タブをクリックし、[オプション] をクリックして、[アドイン] カテゴリをクリックします。
2.[管理] ボックスの一覧の [Excel アドイン] をクリックし、[設定] をクリックします。
3.[有効なアドイン] の一覧の [分析ツール] チェック ボックスをオンにし、[OK] をクリックします。
ヒント [有効なアドイン] の一覧に [分析ツール] が表示されない場合は、[参照] をクリックしてアドイン ファイルを検索します。

分析ツールが現在コンピューターにインストールされていないというメッセージが表示されたら、[はい] をクリックして分析ツールをインストールします。

分析ツールが有効になっていないためです。次の方法でアドインを読み込みましょう。

読み込みが完了しExcelを再起動すると「データ」タブ内に「分析」の項目ができて「データ分析ボタン」が表示され使用可となります。

Excel ヘルプで検索。

[データ分析] コマンドが表示されない場合は、分析ツール アドイン プログラムを読み込む必要があります。

1.[ファイル] タブをクリックし、[オプション] をクリックして、[アドイン] カテゴリをクリックします。
2.[管理] ボックスの一覧の [Excel アドイン] をクリッ...続きを読む

QSPSSで次のようなデータについて「検定」を行うことは出来ますか?

SPSSで次のようなデータについて統計的な「検定」を行うことは出来ますか?もしできるのであれば、その手法について教えていただけないでしょうか。
データ自体が小さく全体で200人ぐらいのアンケート調査です。分析の一部なのですが、対象者の「家族構成」を説明変数に、被説明変数として「よくある食事」を設定してクロス集計を行いました。データは以下の通りです。一見すると実家では実家で自炊する割合や、単身者が弁当などを自宅で食べる割合の高さが、クロス集計から見て取れると思うのですが、これを統計的な検定によって確かめたいのです。ただし「よくある食事」は、多重回答可能な質問です。

自炊外食弁当等を自宅で合計
単身20人30人60人110人
実家50人10人3人63人
同棲20人20人30人70人
合計90人60人93人243人

自炊外食弁当等を自宅で合計
単身18%27%55%100%
実家79%16%5%100%
同棲29%29%43%100%
合計37%25%38%100%

Aベストアンサー

看護の研究で時々SPSSを用いて検定を行っています。が、専門ではないので参考までに。

2×2のクロス集計ならカイ二乗検定や2つの母比率の差の検定が行えます。

しかし、2つ以上の母比率の差の検定はSPSSではできないと思います。(SPSSでさえできない)

3×3の表はグラフなどで見やすくしたり、そのまま%の数値だけでも説得力はあると思います。

>しかし、質問者様の仮説である「一見すると実家では実家で自炊する割合や、単身者が弁当などを自宅で食べる割合の高さが、クロス集計から見て取れると思うのですが、これを統計的な検定によって確かめたいのです。」
・・・は仮説検定できると私は思います。
「実家」と「それ以外」というふうに2つに分けて考えるとよいと思います。「自炊」と「それ以外」との2×2にして2つの母比率の差の検定をしてはどうでしょうか?

実際にSPSSで計算してみました。すると0.04となり帰無仮説は棄却されました。つまり差がある。(有意差あり)となりました。
※変数ビューの1行目に棲み方と入力。型を文字型に変える。2行目に食事と入力。型を文字型に変える。
3行目に人数と入力。
データビューを開いて棲み方の列に「実家」「実家以外」、食事の列に「自炊」「自炊以外」と入力。
人数をそれぞれ入力してください。
・・・分析→統計記述→クロス集計表→行ボックスに「棲み方」、列ボックスに「食事」を入れる。(行と列は逆でもいいですよ。)→統計ボタン→カイ2乗をクリック→続行→OK
これでクロス表とカイ2乗検定の表が出力されます。
Pearsonのカイ2乗の有意確率を見ます。これが、0.05以下なら仮説’H0:2つの母比率は等しい’は棄却されます。

看護の研究で時々SPSSを用いて検定を行っています。が、専門ではないので参考までに。

2×2のクロス集計ならカイ二乗検定や2つの母比率の差の検定が行えます。

しかし、2つ以上の母比率の差の検定はSPSSではできないと思います。(SPSSでさえできない)

3×3の表はグラフなどで見やすくしたり、そのまま%の数値だけでも説得力はあると思います。

>しかし、質問者様の仮説である「一見すると実家では実家で自炊する割合や、単身者が弁当などを自宅で食べる割合の高さが、クロス集計から見て取れ...続きを読む

Q回帰関係の有意性と回帰係数の有意性の意味

「回帰関係の有意性」と「回帰係数の有意性」についての質問です。

この2つなんですが、それぞれ何故こんなことをするのでしょうか?
また何がわかるのでしょうか?

式を見たりしてもイマイチ理解ができず、困っています。
簡潔に説明して頂けると大変有り難いです(><;)

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

>式を見たりしてもイマイチ理解ができず
統計学を数式で説明できるヒトなら可能です。私は、もっぱら国語で理解していますので。それと、回帰分析を何度もやればなんとかなります。といっても、回帰分析の解釈は、専門家でも間違っている例をいくつも知っています。

>「回帰関係の有意性」
有意性の判定を相関係数で行うのなら、x軸とy軸の両者の関係は偶然なのか否かの判定をします。有意であれば、回帰式も適切である、と考えます

>「回帰係数の有意性」
 回帰係数は、重回帰分析の時に、どの因子の影響が強いか、の判断に使えます。総合的なテストをして、国語と数学の点数との重回帰分析をすれば、どちらの能力が有利の判定は、回帰係数の大きいほうが有利、と判断します。

 回帰係数の有意性を利用するような検討は、想定しがたいのですが、間違いありませんか。有意性ではなく、有用性なら、回答は上記です。
 ご質問に忠実に解答すれば、数学と国語の関係の回帰式を日米2カ国で算出、この回帰式が異なること(日米では異なること)を示したい、なんぞの判定は、回帰係数の有意性から判断できます(同じであることは、主張できません)。すなわち、AとBの回帰式は異なる、ことを主張したいときには利用できますが、私の分野では使われた論文を読んだ記憶はありません。
 

>式を見たりしてもイマイチ理解ができず
統計学を数式で説明できるヒトなら可能です。私は、もっぱら国語で理解していますので。それと、回帰分析を何度もやればなんとかなります。といっても、回帰分析の解釈は、専門家でも間違っている例をいくつも知っています。

>「回帰関係の有意性」
有意性の判定を相関係数で行うのなら、x軸とy軸の両者の関係は偶然なのか否かの判定をします。有意であれば、回帰式も適切である、と考えます

>「回帰係数の有意性」
 回帰係数は、重回帰分析の時に、どの因子の...続きを読む

Qパーセンテージの平均の出し方は?

1月:90%
2月:90%
3月:86%

1月~3月までの平均のパーセンテージは?
という時に、(90+90+86)÷3
という計算方法が間違いである理由がどうしてもわからないのですが、わかりやすく教えていただけませんか?

宜しくお願いいたします。

Aベストアンサー

はじめまして。
単純に割合の平均は求めてはいけません。
割合は全体に対するものです。
例えば
1月
本が100冊売れた。 漫画本はその内50冊。
(漫画本の割合は50%ですよね)
2月
本が10冊売れた。 漫画本はその内10冊。
(漫画本の割合は100%ですよね)
3月
本が1000冊売れた。 漫画本はその内0冊。
(漫画本の割合は0%ですよね)

さて、1・2・3月トータルで漫画本の割合は
(50+100+0)/3=50でいいのでしょうか?
本当にトータルで50%も漫画本は売れたでしょうか?
本当は
1110冊売れて、内60冊が漫画本ですから、
60/1110*100=約5.4%になります

ですから、割合を出すときは
とにかく分母は全体です。
(この場合1~3月の全体が分母になります)


似た問題でAからBまで150kmを1時間、
BからCまで150kmは2時間
かかりました。
問題1.AからBの時速は
  2.BからCの時速は
  3.AからCの時速は

ここで3を求めるとき同じ距離だから、
1と2の平均を出す人がいるのですが・・・・
答えは300kmを3時間なので・・・・。
と言うことになり、単純に平均を取ればよいと言う問題ではないのです。

はじめまして。
単純に割合の平均は求めてはいけません。
割合は全体に対するものです。
例えば
1月
本が100冊売れた。 漫画本はその内50冊。
(漫画本の割合は50%ですよね)
2月
本が10冊売れた。 漫画本はその内10冊。
(漫画本の割合は100%ですよね)
3月
本が1000冊売れた。 漫画本はその内0冊。
(漫画本の割合は0%ですよね)

さて、1・2・3月トータルで漫画本の割合は
(50+100+0)/3=50でいいのでしょうか?
本当にトータルで50%も漫画...続きを読む

QFisherの正確確率検定とカイ二乗検定

最近卒論で検定をしていますが、分からないことが多いので誰か教えてください。よろしくお願いします!

Fisherの正確確率検定とカイ二乗検定でカイ二乗検定を使う方が好ましい場合はありますか?

カイ二乗検定はゼロ項がある場合使えないと聞きましたが本当ですか?

fisherの正確確率検定と直接確率計算法は同じものですか?

Aベストアンサー

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

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...続きを読む

Qエクセルの統計でχ二乗検定の結果の5.19415E-10のEとは?

統計の初心者です。
タイトルにあるとおり、エクセルでχ二乗検定をしているのですが、
CHITESTの結果にEという文字が出てきます。
このEとは、何を意味するのでしょうか。
また、5.19415E-10は有意差を示しているのでしょうか。

変な質問で申し訳ないのですが、大変困っておりますので、どなたかお答え頂ければ本当に助かります。
お忙しいと存じますが、どうぞご回答よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

χ2検定では「男女の喫煙率に差がない」と【仮定したとき】,すなわち「期待値」が本来の姿であると仮定したときに,実際の測定値のような男女に喫煙率の差があるようなデータになることが,どの程度ありえるか……

その確率が有意確率として算出されているわけですね.
今回,非常に小さな確率で,つまり

> 男女の喫煙率に差がないことは、めったに起こらない

と判断できるので,最初の「男女の喫煙率に差がない」の仮説が間違っていたと判断することになります.こうして

> 男女の喫煙率には差がある

と解釈できます.

なお,レポートなどでは,その仮説を棄却する確率,つまりどの程度の珍しさは許容範囲であるかの確率を示す必要があるわけですが

1) p<.05 (p<「設定した有意確率」)
2) p=?? (直接p値を書きます)

のいずれかの書き方になります.伝統的には(1)の書き方がされます.

> (P<5.19415E-10)と示し方はおかしいでしょうか。

おかしいです.
この書き方では,判断基準が「p<0.000000000519415(=5.19415E-10)」つまり,
「0.000000000519415」以下よりも更に珍しい・更に有意確率が小さいときに,「偶然ではない」と判断して最初の仮説の棄却を行うことになります.
普通は0.05や0.01であり,5%や1%よりも小さい確率の時は,それは非常に珍しい,偶然ではおきえないとします.

χ2検定では「男女の喫煙率に差がない」と【仮定したとき】,すなわち「期待値」が本来の姿であると仮定したときに,実際の測定値のような男女に喫煙率の差があるようなデータになることが,どの程度ありえるか……

その確率が有意確率として算出されているわけですね.
今回,非常に小さな確率で,つまり

> 男女の喫煙率に差がないことは、めったに起こらない

と判断できるので,最初の「男女の喫煙率に差がない」の仮説が間違っていたと判断することになります.こうして

> 男女の喫煙率には差が...続きを読む


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