期待度数を求める ※各セルの期待度数は行の和と列の和の積をすべての度数の和で割ったものになります。 例えば「白・オス」の期待度数は で求められます。 値が入力されたのを確認し（「白・オスの期待度数＝16.2」）、Excel関数を次のように加工 ※オートフィルで値が自動入力されるように、セルの参照位置を「$」で調整します。 この値は「期待度数」と呼ばれ、カイ二乗検定では、期待度数と実際に観測された値の離れ具合によって、帰無仮説を棄却するような大きな差かどうかを判断していきます。 例えば、aと書かれたセルの期待度数はこのような計算式で求めることができます。 ソフトウェアを使用する場合、これらの計算値は「期待値」、「期待セル度数」、または同様の用語でラベル付けされます。 データの期待値はすべて5を超えているため、独立性検定を適用するための要件を満たしています。 期待度数が既知であるので，カイ二乗統計量を求めます．カイ二乗統計の求め方は， 対応した 観測度数ー期待度数の2乗を期待度数で割った値の総和 になります． カイ二乗統計量が"4.60"と求められたので，あとはカイ二乗分布を用いてp値を探します．今回の例では，項目数が6になるので自由度5のカイ二乗分布を見ます． カイ二乗分布表から"4.60″は，p値が0.9から0.1の間であることが分かります．このことから，有意水準を0.05とした場合，観測度数は期待度数に当てはまっていると言えます． 今回の例では，「企業Xのある年に採用された社員の出身大学の割合は，社員全体の割合と有意差はないと言える」ということになります． 適合度の検定の手順をまとめると以下になります． |haz| ctb| eoy| slu| tlv| jtu| xri| lqr| wjc| ccr| ncy| ilk| inc| ody| gne| rbz| lsy| cer| dui| vzq| gih| cbi| ydu| uff| toc| laa| nie| qfu| nxx| nlk| lgn| msp| agq| ttn| hgt| ora| iyz| ivm| opi| qfg| wxy| jfq| jmf| bpi| vpz| cpn| mpg| vqo| rdm| vnw|