独立性検定の概要

独立性の検定は、分割表の 2 つの変数が独立しているかどうかを判定します。

この場合、独立性とは、両方の変数が関与するイベントの確率を、個々の確率を乗算することによって直接取得できることを意味します。

たとえば、アルコール消費量と交通事故による死亡者数の関係を理解するには、データを 2 x 2 の分割表に並べます。行は被験者の飲酒または酩酊を表し、列は交通事故の死亡者または非死亡者を表します。

ランダムに選択されたサンプルのデータは、二元表に配置された観測周波数を表します。

ここで、E は予想される頻度、r は行数、c は列数を示します。各セルの予想される頻度は、少なくとも 5 である必要があります。

カイ二乗検定統計量は、これらの期待度数と観測度数を使用して計算されます。臨界値とP値は、カイ2乗表またはソフトウェアからの適切な自由度を使用して計算されます。

最後に、アルコール摂取と交通事故による死亡者が独立したイベントであるかどうかを判断するために、仮説検定が実行されます。