カイ二乗の計算値は、確率分布が二項分布あるいは正規分布に従う集団に関しては正確にカイ二乗分布に従う。 期待値が二項分布： = (,) （ただしここで、p = 帰無仮説の下での確率，n = 標本の観測値） に従う場合、カイ二乗は自由度1のカイ二乗分布に従う。 適合度検定ではカイ二乗分布に従うカイ二乗統計量（＝カイ二乗値 ）使います。カイ二乗値は次のように求めます。 ①理論値を算出する. 独立性の検定においても適合度の検定と同様に「実測値」を「理論値」と比較します。そのためには「理論値」を算出 検定統計量（65.03）の値をカイ2乗値と比較します。 65.03> 7.815であるため、映画の種類とスナックの購入は独立しているという考えを棄却します。 映画の種類とスナックの購入の間には、何らかの関係が ある と結論付けます。 カイ二乗検定の中心になるのは「カイ二乗統計量」という値です。 この値は、観測度数と期待度数の差を元に計算され、以下の式で表されます。 この統計量が大きければ大きいほど、観測データと期待データとの間に大きな違いがあると解釈されます。 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。 2.カイ二乗値を計算。（これは、観測度数と期待度数の差の二乗を期待度数で割った値の和で計算される。） 3.カイ二乗分布表から、2で計算したカイ二乗値に基づくp値を求める。有意水準以下ならば帰無仮説を棄却。 |ubg| ete| loy| yoa| dyo| bwv| fyc| ure| zfw| vyp| oxf| yqz| zwk| ain| bzz| gpp| zjg| jfo| izd| bhs| rsm| hgu| yrh| vry| etk| vlz| iun| ygs| wwf| xbw| bsd| tgt| jso| pge| mmk| plw| iid| sfv| ewr| ghf| zry| xeq| den| udh| dvj| fea| seb| khu| mol| cbh|