カイ二乗検定は、データの観測分布をデータの期待分布と比較する仮説検定です。
カイ二乗検定にはいくつかの種類があります。
- カイ二乗適合度検定
- この分析を使用して、カテゴリデータのサンプルが理論上の分布とどの程度適合しているかを検定します。
- たとえば、サイコロが正六面体であるかどうかを調べるには、サイコロを何度も転がし、カイ二乗適合度検定を使用して結果が一様分布に従っているかを判断します。この場合、カイ二乗統計は、観測値の分布が仮説の分布からどれだけ離れているのかを定量化します。
- 関連性と独立性のカイ二乗検定
- これらの検定の計算は同じですが、答えようとする質問が異なる場合もあります。
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- 関連性検定: 関連性検定を用いて、1つの変数が異なる変数と関連しているかを判定します。たとえば、販売先の都市によって売れる自動車の色が違うのかを調べるとします。
- 独立性検定: 独立性検定を用いて、1つの変数の観測値が異なる変数の観測値に依存しているかを判定します。たとえば、ある投票者が投票する候補者がその投票者の性別と独立しているかどうかを判定します。
注
Minitabでは、カイ二乗検定の実行時にイェイツの補正因子を使用しません。
