正確な有意確率を求める独立性の検定
分割表
第1列 第2列 第3列 第4列 合計 第1行 5 2 2 0 9 第2行 0 1 0 1 2 第3行 0 2 3 4 9 合計 5 5 5 5 20に対して,Fisher の正確検定を行え。
R による解析:
> x <-matrix(c( + 5,2,2,0, + 0,1,0,1, + 0,2,3,4 + ), ncol=4, byrow=T) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 5 2 2 0 [2,] 0 1 0 1 [3,] 0 2 3 4 > fisher.test(x) Fisher's Exact Test for Count Data data: x p-value = 0.03981 alternative hypothesis: two.sided
正確な有意確率を求める独立性の検定
分割表
第1列 第2列 第3列 第4列 合計 第1行 5 2 2 0 9 第2行 0 1 0 1 2 第3行 0 2 3 4 9 合計 5 5 5 5 20において,普通のカイ二乗検定を行うと,カイ二乗値は 11.5556,自由度は 6,P 値は 0.0726507 となり,5% の有意水準では独立であるという結果になります。
正確な P 値は 0.0398147 となり,5% の有意水準では独立ではないという結果になります。
SPSS に Exact Test が入っています。これらはほとんど全てのノンパラメトリック検定において exact な P-value を計算するためのものです。
個人的には,?を感じることも多々あるのですが,必要となれば計算するしかないかな〜とは思います。
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