クロス集計とカイニ乗の例

結果を解釈する

技師がピアソン検定と尤度比検定を用いて、機械とシフトの間に関連性が存在するかを判定します。ピアソン検定と尤度比検定のp値は0.05以下であるため、技師は帰無仮説を棄却し、機械とシフトの変数の間には関連性があると結論付けます。

これらの結果では、欠陥のある傘の柄の合計は408個でした。欠陥のある柄は機械1で143個、機械2で155個、機械3で110個、それぞれ製造されていました。さらに、最初のシフトでは、欠陥のある柄が、他のシフトでよりも多く製造されていました。欠陥のある柄は最初のシフトで160個、2番目のシフトで134個、3番目のシフトで114個、それぞれ製造されていました。

各セルで、Minitabは実個数、予測個数、および実個数と予測個数の差の程度と方向を示す標準化残差を表示します。たとえば、3番目のシフトの際に機械3で欠陥のある傘の柄が34個製造され、30.74個が予測個数でした。わずかな正の残差は、実個数と予測個数がかなり近いことを示しています。ですが、3番目のシフトの際に機械2では欠陥のある傘の柄が32個製造され、43.31個が予測個数でした。大きな負の残差は、欠陥のある傘の柄が予測よりも少なく製造されたことを示しています。