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カイ2乗検定

カイ2乗検定:Chi-squared test

通常、検定法名にはx²、統計量にはX²を用いる。Chiはskyからsを除いた発音。
カイ2乗検定は有意差検定に頻繁に用いられる手法であり、1/4の論文に出てくる。
一番の用途は、実際の頻度とその期待値との差の指標に用いられる。なので、X²値を理解しなくても、検定結果が有意かどうかだけを見極めるだけでよい。

※間違いやすい点、勘違いしやすい点。

論文によっては、例えば、X²=2.3、df=1、P=0.13というように、自由度(degrees of freedom, df)も書かれていることもある。自由度とX²値からp値を計算する。

参考までに、他の検定法で分割表を解析する際に、x²検定の代わりに、フィッシャーの直接確率法(Fishers exact test)が用いられることがある。フィッシャーの検定法は常に正確なp値が求まるので、特にデータ数が少ない時には最良の選択である。

x²検定の統計学的計算は単純ではあるが、p値の概算値しかもとめられないので少数データの場合は不適切である。x²検定にイェーツの連続補正(Yates continuity correction)を行うと、p値の正確度を上げることができる。

マンテル-ヘンツェルの検定(Mantel-Haenszel test)は、x²検定を拡張したものであり、いくつかの2元表を比較する時に用いる。

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