カイ二乗検定計算機
統計計算補助：χ² = Σ(O−E)²/E。適合度では対応する観測・期待カテゴリを使い、df = k−1−p（pはこれらの度数から推定したパラメーター数）。期待比率が完全に指定された場合のみp=0を使います。2×2独立性では行・列合計からEを求め、df=1、Yates補正は使いません。モデルや標本抽出の仮定は検証せず、p値、有意性の結論、因果判断は提供しません。
使い方
使い方
- 適合度または2×2独立性を選びます。
- 対応する度数と推定パラメーター数、または表の4つの度数を入力します。
- χ²、自由度、各項の寄与を確認します。
カイ二乗検定計算機
統計計算補助：χ² = Σ(O−E)²/E。適合度では対応する観測・期待カテゴリを使い、df = k−1−p（pはこれらの度数から推定したパラメーター数）。期待比率が完全に指定された場合のみp=0を使います。2×2独立性では行・列合計からEを求め、df=1、Yates補正は使いません。モデルや標本抽出の仮定は検証せず、p値、有意性の結論、因果判断は提供しません。
寄与 (O−E)²/E
カンマ、セミコロン、空白、改行で区切ります。期待度数はすべて正で、カテゴリは削除しません。有効数字6桁。入力はブラウザー内に留まります。
2×2 独立性
非負整数の度数を4つ入力します。各行・列の合計は正である必要があります。E = 行合計 × 列合計 / N、df = 1。Yates補正なしのPearson統計量です。 一部の期待度数は5未満です。カイ二乗近似が不確かになる場合があります。
よくある質問
あわせて知りたいこと
p値を計算しますか？
いいえ。χ²、自由度、各寄与を示すだけで、仮定の検証や有意性・因果の結論は出しません。