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クロス集計 - ピアソンのカイ二乗検定
カイ二乗検定は、カテゴリ変数間に関連があるかどうかを確認するために使用されます。私たちは 2 つの仮説を立てます。
Null Hypothesis: 変数間に有意な関係はありません。
Alternative Hypothesis: 変数間には有意な関係があります。
カイ二乗計算は、上記の式 O - 観測された周波数 E - 期待される周波数を使用して行われます。
有意水準 α = 0.01、α = 0.05、α = 0.10
カイ 2 乗限界値は、自由度と有意水準 α を使用してカイ テーブルから取得されます。
Chi-Square (Calculated) > Critical value of Chi-Square at 'α' level of significance, where α (alpha) is either 0.01 or 0.05 or 0.1; or if p-value < level of significance 'α' 、帰無仮説は棄却されます。
さらに、クロステーブル (次元 P x Q) 内の変数間の関連性は 100*(1- α ) % の信頼度で有意であると述べます。
上の例では、カイの計算値はカイの臨界値よりも小さいです。
したがって、帰無仮説を受け入れ、2 つの変数 (性別と所有するクレジット カード) の間に有意な関係はないと述べます。
この機能は、次のライセンスで利用できます。
