chi square

chi square（カイ二乗）は、主にカテゴリーデータ（名義尺度）の分析に用いられる統計手法です。観測されたデータの分布が、理論的に期待される分布とどれだけ乖離しているかを数値化し、その差が偶然によるものか、あるいは統計的に有意なものであるかを判定します。

検定の種類と使い分け

この手法には主に二つの活用方法があります。一つは、単一の変数が特定の分布に従っているかを確認する適合度検定です。もう一つは、二つのカテゴリー変数間に相関があるか、あるいは独立しているかを調べる独立性検定です。例えば、特定の商品の好みが年齢層によって異なるかどうかを分析する場合に非常に有効です。

分析時の注意点

chi square検定を正しく適用するためには、期待度数が極端に小さいセルが存在しないことが条件となります。一般的に、期待度数が５未満のセルが全体の２０％を超える場合は、結果の信頼性が低下するため、フィッシャーの正確確率検定などの代替手法を検討する必要があります。また、この検定は差があることは示せますが、どちらがより大きいかという方向性や、因果関係までは特定できない点に注意してください。