適合度の検定2つのカテゴリーに属するデータをそれぞれのカテゴリーで同時に分類し、その度数を集計したものをクロス集計表といいます。クロス集計表については5-3章で既に学びました。調査によって得られたクロス集計表がある場合、実測度数がある特定の分布に適合(一致)するかどうかを検定することを適合度の検定といいます。適合度の検定では、カイ二乗分布を用いて検定を行います。例題:日本人の血液型の分布はA型が40%、O型が30%、B型が20%、AB型が10%であると言われています。ランダムに選ばれた100人の血液型について次のようなデータが得られた時、このデータは日本人の血液型の分布と同じといえるでしょうか。100日本人の血液型分布と完全に一致していた場合、「理論値」のようになると考えられます。そこで、適合度検定ではこの「理論値」からの「実測値」のズレを算出し、検定を行います。「調査した血液型分布は日本人の血液型分布と一致する」とします。「調査した血液型分布は日本人の血液型分布と一致しない」となります。100有意水準を設定するとします。カイ二乗値は次のように求めます。=9.458となります。棄却ルールを決めるこの検定で使用する分布は自由度「4-1=3」の「カイ二乗分布」です。適合度検定は上側P値(右側P値)を参照します。値を読み取ると「7.815」となっています。15.086検定統計量を元に結論を出す次の図は自由度3のカイ二乗分布を表したものです。=9.458は図の矢印の部分に該当します。矢印は棄却域に入っていることから、「有意水準5%において、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択する」という結果になります。「調査した血液型分布は日本人の血液型分布と一致しない」と結論づけられます。■おすすめ書籍カテゴリカルデータの分析には様々な手法があります。勉強したい方はこちらの本が分かりやすいです。Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。