独立性の検定のための仮説検定

アルコール消費量と事故による死亡者数に関するデータセットを考えてみましょう。仮説検定は、2つの変数が独立しているかどうかを確認するために実行されます。言い換えれば、アルコール摂取と事故による死亡者の増加との間に関係はありますか?

帰無仮説は、アルコール消費と事故による死亡者は独立した事象であると述べているが、対立仮説はその逆

である。

行合計と列合計の積をすべての度数の合計で割ると、各テーブル・エントリーの予想度数が得られます。

期待値と観測値を使用して、カイ二乗検定統計量を計算します。

次に、カイ二乗表を使用して、右裾の0.05の面積を1自由度で分離する臨界値を決定します。

検定統計量が棄却限界値よりも大きく、棄却限界領域内にあるため、帰無仮説(アルコール消費と交通事故による死亡者との間に関係がない)は棄却されます。

したがって、有意水準が5%の場合、アルコール消費量と事故による死亡者が従属変数であると結論付けるのに十分な証拠があります。