Hypothesis test

独立性カイ二乗検定

独立性カイ二乗検定は、クロス集計表における観測度数と期待度数を比較することにより、2つのカテゴリ変数間に連関があるかどうかを調べるノンパラメトリックな仮説検定である。これは、1900年にカール・ピアソンによって導入されたカイ二乗基準に基づいている。

StatMindで適用する近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

出典

  1. Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. Philosophical Magazine, 50(302), 157–175. DOI: 10.1080/14786440009463897
  2. Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471226185

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Chi-square test of independence. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/chi-square-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

この手法を参照する項目

ScholarGateChi-square test (Chi-square test of independence). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/statistics/chi-square-test · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026