【統計#6】カイ二乗検定: カテゴリー間の関係性の探求

カイ二乗検定は、統計学においてカテゴリカルデータ（カテゴリーに分類されるデータ）間の関係性を調べるための手法です。この検定は、観測度数と期待度数との間の差を評価し、2つ以上のカテゴリー間に統計的に有意な関係があるかどうかを判断します。以下に、カイ二乗検定の基本と、それがどのように利用されるのかについて解説します。

カイ二乗検定の基本

カイ二乗検定は、主に2つの種類があります。1つは独立性の検定で、2つのカテゴリカル変数間の独立性を検定します。もう1つは適合度検定で、観測度数が期待度数とどれだけ一致するかを検定します。

カイ二乗統計量の計算

カイ二乗検定は、観測度数と期待度数との間の差をカイ二乗統計量として計算します。カイ二乗統計量が大きいほど、観測データと期待データとの間に大きな差があることを示します。

仮説検定

カイ二乗検定では、帰無仮説と対立仮説を設定し、カイ二乗統計量を用いて仮説検定を行います。この検定によって、カテゴリー間に統計的に有意な関係があるかどうかを判断することができます。

例題：選挙行動と年齢層

例えば、ある市の住民の選挙行動とその年齢層との関係を調べる際に、カイ二乗検定を使用できます。年齢層と選挙行動のデータを集め、カイ二乗検定を通じて、年齢層が選挙行動に影響を与えるかどうかを調べることができます。

終わりに

カイ二乗検定は、カテゴリカルデータ間の関係を明らかにするための強力なツールです。この検定を理解することで、データ分析において重要な洞察を得る手助けとなるでしょう。