カイ二乗検定の分析事例 | 統計学活用支援サイト STATWEB. 年代によってアルコール飲料の嗜好に違いがあるか調べる。 ふだんよく飲むアルコール飲料について、30代と50代、各1000人ずつ任意抽出し、アンケート調査を行ったところ、次の結果を得ました（ただし、「ビール」には発泡酒も含む）。 年代によって嗜好に違いが見られるか検討してみます。 出力結果. 「各年代におけるお酒の嗜好は同じである」としたときに成り立つ有意確率は、0.02075、従って、有意水準5％において、年代によってお酒の嗜好が違うと言えることがわかりました。 カイ二乗検定 年代によってアルコール飲料の嗜好に違いがあるか調べる。 ふだんよく飲むアルコール飲料について、3. 1. カイ二乗検定とは？ 1.1 背景. 統計学では、観測データと理論的な期待値との間の差異を調べる方法が数多くあります。 カイ二乗検定は、特にカテゴリデータ間の関連性や独立性を調べる時に使用される手法です。 具体的には、実際に観測されたデータ（観測度数）と、何の関連もないと仮定した場合のデータ（期待度数）との間で、どれだけの違いがあるのかを調べるのがカイ二乗検定の主な目的です。 1.2 カイ二乗統計量. 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。 1.3 期待度数とは？ |njw| kew| sbb| jec| hla| wzc| eka| mnx| tbn| gqz| iil| ipj| mii| hsb| zgq| dua| igb| jdk| xep| ibz| gkx| sxt| kwk| ovj| yjo| wnp| nrf| qyd| lat| zxy| eaz| bfm| ygg| xfm| noj| frg| dqn| qbv| lxt| qqa| kta| fvi| vwy| dkq| fwn| wjm| kqo| twd| zoo| gtc|