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Fisherの正確確率検定とカイ二乗検定の違いとは？

統計学では、データを分析して理解するためのさまざまな手法が使われます。その中でも、Fisherの正確確率検定とカイ二乗検定は、特に2つのグループ間の関係を調べるときによく使われる手法です。でも、この2つの検定はどう違うのでしょうか？今回は、分かりやすく説明していきます。

1. Fisherの正確確率検定とは？

Fisherの正確確率検定は、主にサンプルサイズが小さい場合に使われます。例えば、男女の好きなスポーツを調べた場合、男女それぞれの人数が少ないときに使うのが適しています。この検定は、2x2の分割表を使って特定の観察データにおける確率を正確に計算します。

2. カイ二乗検定とは？

カイ二乗検定は、サンプルサイズが大きい場合に使います。この検定では、期待値と実際の観測値の差を計算し、その差が偶然によって生じたものかを判断します。カイ二乗検定も2x2の分割表を使用しますが、データ数が増えることでデータがどれだけ偏っているかを見ることができるのが特徴です。

3. 違いをまとめると？

検定名	使用状況	サンプルサイズ	計算方法
Fisherの正確確率検定	サンプルサイズが小さいとき	小さい	正確な確率を計算
カイ二乗検定	サンプルサイズが大きいとき	大きい	期待値と実際の差を評価

4. まとめ

このように、Fisherの正確確率検定とカイ二乗検定は、使用する場面が違う重要な統計手法です。サンプルサイズやデータの特性を考慮して、適切な検定を選ぶことが大切ですね。今後のデータ分析に役立ててください！

ピックアップ解説

Fisherの正確確率検定って、確率の計算が得意なんですよ

例えば、クラスの男子と女子がそれぞれ何人スポーツが好きなのか調べたとき、もしも男子5人、女子4人のように少ない場合、このFisher検定が役立つんです

この検定は、人数が少ないために正確に確率を求めたいときに使われますから、サンプルが少なくても信頼できる結果を出してくれるんです

確率の計算がこれだけ得意なら、数学のクイズでも活躍できそうですね！

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