フィッシャーの正確検定とは

フィッシャーの正確検定を実行するには、統計 > 表 > クロス集計とカイニ乗を選択し、他の統計をクリックします。

フィッシャーの正確検定を使用して、2x2分割表を分析し、行変数と列変数が独立しているかどうかを検定します（H₀: 行変数と列変数が独立している）。

フィッシャーの正確検定で得られるp値はすべてのサンプルサイズに対して正確ですが、同じ仮説を調べるカイ二乗検定の結果は、セル数が少ないと不正確になる可能性があります。

たとえば、フィッシャーの正確検定を使用して次の選挙結果に関する分割表を分析し、投票が有権者の性別と独立しているかを判断できます。

この表の場合、フィッシャーの正確検定ではp値が0.263であると計算しました。p値はαの一般的な水準より大きいため、帰無仮説を棄却することはできません。したがって、性別と候補者の好みに違いがあるように見えるとしても、このデータは投票者の性別が選挙の選択に影響を与えることを示す証拠としては不十分です。より大きなサンプルでは、違いを証明できる場合もあります。

さらに、[オプション]サブダイアログボックスで検定する差をゼロと指定すると、Minitabではフィッシャーの正確検定が実行されます。したがって、p値は表の周辺合計を条件としています。