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カイ二乗検定による独立性の検定
2つの要素の2つの観察について、それぞれが独立しているかどうかを検定する方法の1つに、カイ二乗検定があります。カイはギリシャ文字でχです。例としては、[男性or女性]と、[共和党支持or民主党支持]です。
| 共和党支持 | 民主党支持 | |
| 男性 | 100人 | 80人 |
| 女性 | 80人 | 100人 |
のような観察データが得られた場合に、男性or女性と、共和党支持or民主党支持は独立しているのか、相関があるのか、を計算します。
| χ2の値 | 評価 |
|---|---|
| 3.84未満 | p >= 0.05 |
| 3.84以上 6.64未満 | p < 0.05 |
| 6.64以上 | p < 0.01 |
相関性があるかどうかは、「サンプルの偏りが偶然に起きる確率がどれくらい低いか」で判断します。5%や1%で判断することが多いです。
オッズ比の信頼区間計算はこちらをご覧ください。
確率・統計については心理学のための統計入門をごらんください。
ウェブマーケティングでバナー広告の効果測定(ABテスト)などでも役立つわ。
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