カイ２乗検定のなぞ

統計素人です。なんだかよくわからなくなってしまったので教えてください。

疫学調査をおこないました。
A群、B群あったとして結果は陽性、陰性のどちらかです。

このときのカイ２乗検定で
A群（陽性数、陰性数）
B群（陽性数　陰性数）
と設定する場合（期待値は20～40くらいになります）と

A群（A群全体数、陽性数）
B群（B群全体数、陽性数）
と設定（期待値は40～60）になります。

両方できると思うのですが当然結果が変わってきます。
どっちが正しいやり方なんでしょうか？

あと期待値が40～60なんですが、もっと適切な検定方法がありますか？
期待値５以上であればフィッシャー法を使わなくてもよいと本には書いてありますが・・・。

No.1 ベストアンサー 回答者： backs 回答日時： 2007/09/08 00:52

正確にはカイ自乗検定ではなく、独立性の検定といいます。

それで、この独立性の検定は「A要因(グループ)とB要因(陰性・陽性)は独立である」という帰無仮説を検定するというものです。ですから、

>　A群（A群全体数、陽性数）
>　B群（B群全体数、陽性数）

などということはやる必要がないというか、誤りです。

それから、どのような場合においてもFisher's exact testを行った方が良いのです（正確なp値が計算されるのでね）。コンピュータの普及がなかった時代にはこれによる計算が大変で独立性の検定（カイ自乗検定）を行っていたので、統計学の教科書などには古典的な方法として載っているということでしょう。

この回答へのお礼

なるほど。よくわかりました。
確かに確率をちゃんとだすFishier検定の方が正確なのは当たり前のことですね。勉強になりました。ありがとうございました(｀・ω・´)ゞ

お礼日時：2007/09/10 00:53