適合度の検定(度数分布表のカイ二乗検定) : Goodness-of-Fit Test
概要
n個の階級の度数分布において、i番目の階級の観測度数(Oi)と期待度数(Ei)が等しいといえるかどうかを検定します。帰無仮説は「観測度数は期待度数と比較して差がない」です。
分析例ファイルのダウンロード
適合度の検定を使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。ダウンロードしてご参照ください。この分析例ファイルは、製品をご購入された場合にも自動でインストールされます。
なお、エクセル統計の無料体験版では、分析例ファイルのデータを実際に分析してみることができます。
処理対象データ
データベース形式
データサイズ範囲 | 処理対象データ | ||||
---|---|---|---|---|---|
行数 | 列数 | 数値 | 文字列 | 空白 | |
実測度数範囲 | 2~60行 | 1列 | ○ | 欠 | 欠 |
期待度数範囲 | 2~60行 | 1列 | ○ | × | × |
出力範囲 | 1行 | 1列 | - | - | - |
※:○…処理可、×…処理不可、欠…0として処理
データベース概要
- 実測度数と期待度数の2つのデータが1列ずつあること
- 期待度数のデータには文字列、空白を含まないこと
- 期待度数は「度数データ」、「比率データ」どちらでも処理可
出力内容
カイ二乗値 | カイ二乗値 |
---|---|
自由度 | カイ二乗分布の自由度(「階級の数-1」)が出力されます。 |
P値 | カイ二乗分布の上側累積確率 |
*:P < 0.05 **:P < 0.01 | P値が0.05未満なら"*"、0.01未満なら"**"が出力されます。 |
集計表の作成と分析 その他の手法
- カテゴリカルデータの度数分布
- 適合度の検定 [度数分布表のカイ二乗検定]
- クロス集計表の作成と分析
- 独立性の検定 [クロス集計表のカイ二乗検定]
- フィッシャーの直接確率検定 [Fisher's exact probability Test]
- クロス集計表の残差分析
- リスク比とオッズ比
- コクラン=アーミテージ検定 [Cochran-Armitage Test]
- コクラン=マンテル=ヘンツェル検定 [Cochran-Mantel-Haenszel Test / 多層の2×2表の検定]
- 拡張マンテル検定 [Mantel-extension Test / 多層のk×2表の検定]
- マクネマー検定 [McNemar Test]
- グッドマン=クラスカルのガンマ [Goodman-Kruskal's gamma]
- グッドマン=クラスカルのタウ [Goodman-Kruskal's tau]
- カッパ係数
- コレスポンデンス分析
- 双対尺度法