カイ二乗検定とは？
かいにじょうけんてい
カイ二乗検定とは、カテゴリカルデータの観測度数と期待度数のずれを統計的に評価する検定手法です。
カイ二乗検定（chi-squared test、χ² 検定）は、カテゴリカル（質的）データを対象とした代表的な統計検定です。観測された度数分布が理論的に期待される分布と有意に異なるかどうかを判定します。
主な用途は以下の2種類に大別されます。
- 適合度検定：1つの変数の分布が特定の分布（例：均等分布）に従うかを検定する。例：サイコロの出目が均等かどうかの確認
- 独立性検定：2つのカテゴリカル変数が統計的に独立か（関連があるか）を検定する。例：性別と商品の購入有無の関係
検定統計量は χ² = Σ (O−E)²/E で計算します。O は観測度数、E は期待度数です。この値が大きいほど観測と期待のずれが大きく、帰無仮説（「差なし」または「独立」）が棄却されやすくなります。
適用上の注意として、期待度数が5未満のセルが多い場合は検定精度が下がります。この場合はフィッシャーの正確検定や隣接カテゴリの統合が推奨されます。また、カイ二乗検定は連続データには直接適用できません。
使い方・例文
アンケートで「A・B・C の3プランのうちどれを選ぶか」を男女別に集計し、性別によって選択傾向に差があるかどうかを独立性検定で確認する場面などに使われます。
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