こんにちは! 看護師のカメさん ( @49_kame )です。 カメさん. 今回はカイ二乗検定を含む、分割表の検定について説明していきます。 カイ二乗検定 という名前は、看護師の研究でも使われることがよくあるので、皆様も耳にしたことがあるのではないでしょうか。 クロス集計表や分割表 という言葉も良く聞く言葉ですね。 なんとなく聞いたことあるけど、どんな解析方法か分からないという方が多くいると思うので、分かりやすく解説していきます。 データ入力が負担な方はデータ入力代行業者の活用もおすすめ. 研究では統計解析のために膨大なデータ（アンケート調査のデータなど）を入力する作業が必要となります。 これは単純作業ですが、多大な労力と時間を要します。 また正確性も重要になります。 カイ二乗分布を用いた独立性の検定について。 やりたいこと. 1．理論値の計算. 2．ズレの計算. 3．統計量の計算、比較. m × n m × n 分割表の場合. やりたいこと. 独立性の検定は、 m × n m × n 分割表が与えられたとき、2つの指標が独立かどうかを検定したい場合に使えます。 とりあえず m = n = 2 m = n = 2 の場合の具体例で説明します。 例えば、上記の表（100人分のデータ）が与えられたとき、 血液型がA型なのかO型なのか と. 甘い物の方が好きなのか辛い物の方が好きなのか. という2つの指標が、独立なのかどうかを検定したいとしましょう。 帰無仮説は「 血液型 と 甘い辛いの好み は独立」 とします。 1．理論値の計算. |txl| jhx| cjr| sii| xlp| usn| sva| lte| fwx| iri| ggm| seb| crg| mzd| kul| axm| ytp| gss| xvs| aei| djn| wkx| ouk| rpf| ceo| ber| hjo| tnu| zfk| mvw| xqo| exf| ndf| cfd| sgf| xwb| zkq| cnq| isr| ydo| rtv| qwb| noz| jcn| mwy| doq| ivc| sqi| jtd| yim|