toku研究室の日常4<χ2乗検定ってどんなもの?>私の所属する研究室では、2,3週に一度、修士以上の学生で集まって自主的なゼミが開催されています。引き続き、12月に行われたゼミの様子をご紹介します。300一見、長男のほうが多いと思われるが、このデータは「医師にならなかった人のデータがない」という致命的な欠陥がある。データを取り直した結果こうなったとする。420000長男も次男も1000人に2,3人が医師になっているとわかる。長男がいて次男がいない家庭はあるが、次男がいて長男がいない家庭はないため、人数においては長男が上回っただけであった。「関係性があるかどうか」調べる時には、こうした関係に配慮せねばならない。そのため「独立性の検定」を行う。χ二乗検定のステップ1.データをクロス集計表にまとめる2.期待度数を求める3.データと期待度数との差からχ二乗値を求める4.χ二乗値をp値に変換する例題2:あるWebサイトにおいて、男性の写真と女性の写真をつかったリンクを設置した。モデルの性別はクリック数に影響するか?1.データをクロス集計表にまとめる写真とリンクへのクリックの関係を調べたところ、以下のデータが得られた。5002.期待度数を求めるもしモデルの性別がクリック数に関係がないとしたらどうなるか?全体では500人中50人、10人に1人がクリックしているので、こうなるはずである。=2.314.χ二乗値をp値に変換するχ二乗値が大きければ、モデルの性別とクリック数に関係があるとわかる。どれくらい大きければ良いのか?χ二乗値はp値という値に変換ができる。p値は「たまたまそうなった確立」であり、これが0.05未満であれば「偶然ではない」とみなせる。計算過程は省略するがExcelの関数を使用すれば簡単に出せる。今回のケースでは、p値=0.128(>0.05)なので「有意な関係があるとは言えない」まずクロス集計を行うのが前提なんですねクロス集計は次回やけどな、誰やこの予定考えた奴は?(予定を組むのはtamuの仕事です)今回は要因と相関で全部まとめてて、だからさっきの交差検証みたいな、やたら難しい手法も入れたんだけどそういうものがあると知れただけ儲けものです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。