離散データの適合度検定

このマクロでは、カイ二乗統計量と尤度比(G)統計量の両方を使用して、観測された度数と仮説離散確率分布間の適合度検定を実行します。推定されるパラメータがない場合、小さいサンプルサイズで正確なp値を要求できます。それ以外の場合、カイ二乗近似が使用されます。

マクロをダウンロードする

ダウンロードしたマクロの場所をMinitabが見つけられるようにします。[ツール] > [オプション] > [一般]を選択し、[マクロの位置]でマクロファイルを保存する場所を参照します。

重要

古いWebブラウザを使用している場合、[ダウンロード]ボタンをクリックしたときに、Minitabマクロと同じ.mac拡張子を使用するQuicktimeでファイルが開く場合があります。マクロを保存するには、[ダウンロード]ボタンを右クリックして[対象をファイルに保存]を選択します。

必須入力項目

  • 観測された度数(整数の計数)を含む列
  • 期待数または仮説確率を含む列。期待数を使用する場合、列の値の合計はサンプルサイズと等しくなければなりません。確率を使用する場合、合計は1.0でなければなりません。

オプション入力

ESTIMATE K
検定統計量の自由度が結果的に減少するように、データから推定されたパラメータの数(K)を指定する場合に使用します。Kのデフォルト値は0です。
EXACT
多項分布に基づいてカイ二乗統計量の正確なP値を計算する場合に使用します。正確な検定は、カテゴリが比較的少数(2または3)の場合や、サンプルサイズが小さすぎてカイ二乗近似が信頼できない場合にのみ実行します。このルーチンでは組み込みのMinitab関数が何度も呼び出されるため、サンプルサイズが大きすぎたりカテゴリ数が多すぎる場合は非常に効率が悪く、多くの時間が必要になります。カテゴリが2つの特殊なケースでは、Yatesの連続性補正を適用する場合と適用しない場合の両方でカイ二乗統計量が計算されます。

マクロの実行

観測された度数がC1にあり、期待数がC2にあるとします。マクロを実行するには、[編集] > [コマンドラインエディタ]を選択し、次のコマンドを入力します。

%GOF C1 C2

[コマンドを発行する]をクリックします。

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください