JMPの使い方

JMPでカイ二乗検定を実施する方法!フィッシャーの正確確率検定も

JMPでカイ二乗検定を実施する方法!フィッシャーの正確確率検定も

「カイ二乗分布」と、「フィッシャーの正確確率検定」は分割表の検定などで大活躍する検定方法です。

この記事では、統計解析ソフトJMPを用いたカイ二乗分布と、フィッシャーの正確確率検定の方法について解説していきます。

 

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「カイ二乗分布」と「フィッシャーの正確確率検定」はどちらを使う?

「カイ二乗分布」と「フィッシャーの正確確率検定」はどちらを使う?

「カイ二乗分布」と、「フィッシャーの正確確率検定」はどちらも同じ目的で利用されますが、検定のため計算方法が異なります。

そのため、検定結果も少し異なってきます。

一般的には、p値の算出が単純である「カイ二乗分布」を用いたらいいです。

>>>カイ二乗検定とは?計算式まで簡単に分かりやすく!分割表の検定

 

「フィッシャーの正確確率検定」は近似を用いません。

標本サイズが小さい場合や、度数が0のセルがある場合などに適しています。

詳しくは

>>>フィッシャーの正確確率検定とは?カイ二乗検定と何が違う?分割表の検定

>>相対度数とは?度数分布表からの求め方をわかりやすく!パーセント表示がいい?

で解説しています。

 

JMPでカイ二乗検定を行う

JMPでカイ二乗検定を行う

では、JMPでカイ二乗検定の使い方を見ていきましょう!!

 

カイ二乗検定とは

カイ二乗検定は主に独立性の検定に用います。

独立性の検定は、二つの変数に関連が言えるのか否かを判断するためのものです。

この独立性の検定は分割表を用いるときによく用います!

>>>カイ二乗検定とは?計算式まで簡単に分かりやすく!分割表の検定

 

JMPへのデータの読み込み

自分たちのデータを解析する場合は、

[ファイル] > [開く]から解析したデータを開いてください。

ExcelやCSV形式のデータを開くことができます。

 

この記事では、JMPにすでに用意されているサンプルデータを使います。

[ヘルプ] > [サンプルライブラリー]をクリックします。

JMPでカイ二乗検定を行う2

すると、次のサンプルデータのディレクトリのウィンドウが出てきます。

今回はこの中の” Consumer Preference.jmp”を使います。

JMPでカイ二乗検定を行う3

 

このデータには、一般的な事柄に対する意見や態度についてがまとめられらものです。

ここでは、 年齢層によって「仕事熱心である」かどうかの分布が異なるかどうかを調べて見ましょう。

JMPでのカイ二乗検定

まず、上のメニューバーから[分析] > [消費者調査] > [カテゴリカル]をクリックします。

JMPでカイ二乗検定を行う4

すると次のウィンドウが出現します。

JMPでカイ二乗検定を行う5

単純タブの[応答]に「仕事熱心である」を選択します。

次に、[x, グループ化カテゴリー]に「年齢層」を選択します。

JMPでカイ二乗検定を行う6

選択ができたら、[OK]をクリックします。

すると、次の分割表が表示されます。

JMPでカイ二乗検定を行う7

カニ二乗検定は、カテゴリカルのをクリックして、

[セルのカイ二乗]をクリックします。

JMPでカイ二乗検定を行う8

すると、分割表の項目のしたにカイ二乗検定の結果が出力されます。

JMPでカイ二乗検定を行う9

各セルにおいて、p値が小さい場合は、そのセルの観測度数と期待度数との間に有意差があることを示しています。

 

例えば、25-29歳の年齢層での、仕事が熱心にAgree(同意)した人の期待値を考えて見ます。

調査した全体の人数は448人で、

その内、全体の仕事が熱心にAgree(同意)した人の数は287人です。

よって、全体の仕事が熱心にAgree(同意)した人の割合は、

228/448=約0.64

で、約64%です。

 

25-29歳の年齢層の人数は113人なので、

25-29歳の年齢層での、仕事が熱心にAgree(同意)した人の期待値は、

113 x  0.64 = 72.32

となり、約72人が期待値です。

 

しかし、実際は113人中95人が仕事に熱心です。

つまり、期待値より実際には多いため、

検定結果からは、独立であるとの仮定から算出された期待度数よりも有意に多い、と言えます

 

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JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う

次に、JMPでフィッシャーの正確確率検定を行ってみましょう。

しかしフィッシャーの正確確率検定は、JMP pro専用です。

というのも、フィッシャーの正確確率検定は近似を用いない方法なので、計算するために統計ソフトにかなりの負担がかかるためです。

 

フィッシャーの正確確率検定とは

カイ二乗検定と基本的には同じですが、

カイ二乗検定ではカイ二乗分布に近似することを前提に検定を行いますが、

フィッシャーの正確確率検定では組み合わせの計算からp値を計算します。

 

p値の算出方法が違うため、カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定では結果が少し異なります。

 

詳しくは、

>>>フィッシャーの正確確率検定とは?カイ二乗検定と何が違う?分割表の検定

で解説します。

 

JMPへのデータの読み込み

自分たちのデータを解析する場合は、

[ファイル] > [開く]から解析したデータを開いてください。

ExcelやCSV形式のデータを開くことができます。

 

この記事では、JMPにすでに用意されているサンプルデータを使います。

[ヘルプ] > [サンプルライブラリー]をクリックします。

JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う

すると、次のサンプルデータのディレクトリのウィンドウが出てきます。

今回はカイ二乗検定と同じ” Consumer Preference.jmp”を使います。

 

JMPでのカイ二乗検定

まず、上のメニューバーから[分析] > [二変量の関係] をクリックします。

JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う2

すると次のウィンドウが出ます。

JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う3

[Y, 目的変数]に「仕事熱心である」を選択します。

次に、[x, 説明変数]に「年齢層」を選択します。

JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う4

そして、[OK]をクリックします。

JMPでフィッシャーの正確確率検定を行う5

最後に、分割表のをクリックして、[Fisherの正確検定]を選択します。

こうすると、フィッシャーの正確検定の結果が出力されます。

 

JMPでカイ二乗検定を実施する方法!まとめ

  • Fisherの正確検定はJMP proでしか使えない
  • 分割表のカイ二乗検定は[分析] > [消費者調査]から行う
  • カイ二乗検定の結果は期待値と実際の値の間の有意性を表す。

 

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