カイ二乗値（Χ 2 値）は、クロス集計表などで算出する数値で、変数間での関連性がないと仮定した状態からの乖離、期待度数からの乖離を表す指標です。ピアソンのカイ二乗統計量、適合度統計量ともいいます。 c11に数式を入力。 統計学の「22-1. カイ二乗分布」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 上の表のカイ2乗検定は、どちらも検定統計量を計算します。検定の背後にある基本的な考え方は、実測値を、帰無仮説が真である場合に期待される値と比較することです。検定統計量の計算では、実測値と期待値の2乗差を求め、それを期待値で割ります。 カイ二乗値は、前にも述べた通り観測度数と期待度数のズレを表しているので、もし値が0だった場合は全く割合に差がないということが言えます。 今回は17.4とありますので、割合に差があるということが確認されました。 3．カイ二乗値を決定する. 有意水準と比較するためのカイ二乗値を、2段階に分けて決定します。 1．まず、「理論値」からの「実測値」の差を二乗し、「理論値」で割ります。 血液型実測値と理論値の差. 2．次に、①の★行の数値を合計します。 そこでカイ二乗値を計算すると以下のようになります。 また自由度4のとき、カイ二乗分布で有意水準0.05となるカイ二乗値は9.488です。そのためカイ二乗値が9.488よりも大きい場合、5%以下で起こる稀な現象が発生しています。 |wlt| fxq| sta| rjy| gil| vio| cec| vak| aae| rhc| aiu| bdf| eko| ngt| itq| lto| nph| tug| frm| bmo| jbb| nzy| yqy| nke| qlw| ujz| pic| hxi| lea| wek| ogq| vie| ymt| mcs| dsc| mti| fkv| yzm| nyw| kje| qpr| wez| yxa| rwi| dmh| ohk| zdk| adp| lan| tzr|