2つの割合の比較
| コマンド: | 検定 比較割合 |
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パーセントで表した 2 つの割合（独立サンプル）を比較するカイ二乗検定を実行します。
MedCalc は、Campbell (2007) と Richardson (2011) が推奨している N−1 カイ二乗検定を使用します。
この検定は、スプレッドシートのデータではなく、ダイアログボックスに入力した統計量に基づいて実行されます。
ケースの総数が 20 未満の場合は、Fisher の正確確率検定を実行するほうが適切な場合があります。
必要な入力
ダイアログボックスには、2 つの割合（パーセントで表した値）とケースの総数を入力できます。
たとえば、ある疾患の有病率が患者総数 120 人のサンプルでは 80%、患者総数 210 人の別のサンプルでは 70% である場合、これらの値をダイアログボックスに入力します。
オプション
2 つの割合の差について、標準化された（単位のない）効果量とその 95% 信頼区間も求める場合に選択します。
検定をクリックすると、検定結果が表示されます。
結果
- 2 つの割合の差と、この差の 95% 信頼区間（CI）。信頼区間は Altman et al. (2000) が推奨している方法で計算されます。
- カイ二乗検定と P値：この P値が 0.05 より小さい場合、2 つの割合は実際に有意に異なると結論づけます。
- 標準化平均差（SMD）とその 95% 信頼区間
任意のコメント入力フィールドに、印刷されるレポートに含めるコメントや結論を入力できます。
標準化平均差（SMD）
標準化平均差（SMD）を報告オプションでは、2 つの割合を連続的な二値（0/1）変数として扱い、その差を標準偏差の単位で表します。そのため、研究間や異なる尺度で測定された変数間で効果の大きさを比較するのに役立ちます。この値は、2 つの割合（パーセントではなく分数で表した値）の差を、2 つの二項標準偏差の平均で割って計算されます（二値データに適用した Cohen の dav）。
経験的な目安として（Cohen, 1988）、SMD が約 0.2 であれば小さな効果、0.5 であれば中程度の効果、0.8 以上であれば大きな効果とみなします（符号は問いません）。
SMD の 95% 信頼区間は、Goulet-Pelletier & Cousineau (2018) が述べている非心 t 分布法で計算されます。この方法は、特にサンプルサイズが小さい場合に、従来の近似法よりも正確です。
文献
- Altman DG, Machin D, Bryant TN, Gardner MJ (Eds) (2000) Statistics with confidence, 2nd ed. BMJ Books. (p. 49)
- Campbell I (2007) Chi-squared and Fisher-Irwin tests of two-by-two tables with small sample recommendations. Statistics in Medicine 26:3661-3675.
- Cohen J (1988) Statistical power analysis for the behavioral sciences, 2nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
- Goulet-Pelletier J-C, Cousineau D (2018) A review of effect sizes and their confidence intervals, Part I: The Cohen's d family. The Quantitative Methods for Psychology, 14(4), 242-265.
- Richardson JTE (2011) The analysis of 2 x 2 contingency tables - Yet again. Statistics in Medicine 30:890.