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カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定の違いを徹底解説！どちらがどんな時に使うべき？

統計学の世界には、データを分析するための様々な手法がありますが、その中でも「カイ二乗検定」と「フィッシャーの正確確率検定」はよく使われる方法です。これらはどちらもカテゴリーデータの評価に使われますが、適用する条件が異なります。ここでは、その違いについて詳しく説明します。

カイ二乗検定とは？

カイ二乗検定は、観測したデータが期待されるデータにどの程度一致しているかを評価するための検定です。例えば、ある商品の購入者が男性と女性でどのように分かれているかを調べたい場合、この検定を使います。

カイ二乗検定の特徴：

• データのサンプルサイズが大きいほど信頼性が高まる
• 期待度数が5以上であることが推奨される
• 自由度に基づいてカイ二乗値を計算する

フィッシャーの正確確率検定とは？

フィッシャーの正確確率検定は、特にサンプルサイズが小さい場合や、期待度数が少ない場合に使用される検定方法です。例えば、ある新薬の効果を男性と女性に分けて比較したいとき、対象が少ない場合にはこの検定が有効です。

フィッシャーの正確確率検定の特徴：

• サンプルサイズが小さい場合でも使用可能
• すべての可能な組み合わせを考慮するため、計算が難しいことがある
• 正確なp値が得られる

カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定の違い

特徴	カイ二乗検定	フィッシャーの正確確率検定
使用するデータのサイズ	大きいサンプルに適している	小さいサンプルに適している
期待度数	期待度数が5以上推奨	期待度数に制約がない
計算の複雑さ	比較的簡単	計算が複雑になりがち
結果の信頼性	サンプルが大きいほど信頼性が上がる	常に正確な結果

まとめ

カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定は、それぞれ得意とするシチュエーションが異なります。サンプルサイズが大きい場合や、期待度数が十分なデータであればカイ二乗検定を使うと良いでしょう。一方、データが少なかったり期待度数が小さかったりする場合は、フィッシャーの検定が有効です。これらの検定方法を理解して使い分けることで、より正確なデータ分析ができるようになります。

ピックアップ解説

カイ二乗検定は「何がいくつあるか」を調べる検定ですが、その一歩進んだ使い方も面白いです

例えば、映画の観客データを使って、どのジャンルがどの年齢層に人気があるかを検証することができます

きっと、意外な結果が見つかるかもしれません

例えば、恋愛映画が思ったより中高年層に人気だったりすることもあります！データをうまく使えば、世の中の隠れたトレンドを発見できるかもしれませんよ

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