カイ二乗検定計算ツール
2つのカテゴリ変数に関連があるか(独立性の検定)、あるいは観測度数が期待比率と一致するか(適合度検定)を検定します。分割表 — 2×2以上の任意のサイズ — を貼り付けると、χ²統計量、自由度、正確なp値、効果量(CramérのV、2×2表ではφも)に加え、期待度数の完全な表が得られます。 2×2表では、Rのchisq.test()に合わせてYatesの連続性補正が既定で適用され、ワンクリックで無効にできます。期待度数が5未満のセルがある場合 — カイ二乗検定の妥当性に関する古典的な条件 — は自動的に警告します。すべての結果はRと少なくとも有効数字6桁まで一致することを検証済みです。
よくある質問
カイ二乗検定の結果をAPA 7形式でどう報告すればよいですか?
χ²を自由度と標本サイズとともに、p値と効果量を添えて報告します。例: "Treatment and outcome were significantly associated, χ²(1, N = 80) = 4.14, p = .042, φ = .25." AIレポートボタンが入力した表からAPA 7形式の完全な報告文を作成します。
Yatesの連続性補正はいつ使うべきですか?
2×2表の場合のみです。度数の離散性を補うために検定をやや保守的にするもので、Rでは既定で適用されます。より大きな表では使用されません。期待度数が非常に小さい場合は、代わりにフィッシャーの正確確率検定をご検討ください。
CramérのVとは何ですか? どの程度なら大きいといえますか?
CramérのVはカイ二乗統計量を0〜1の範囲にスケーリングし、サイズの異なる表を比較可能にします。2×2表のおおよその目安: .10は小、.30は中、.50は大きな関連とされます。
「期待度数が5未満」という警告は何を意味しますか?
カイ二乗のp値は近似値であり、期待セル度数が小さいと信頼性が低下します。一般的なルールは、すべての期待度数が5以上(または少なくともその80%)であることです。度数が小さい場合は、カテゴリを統合するか、フィッシャーの正確確率検定を使用してください。