Fisher の正確確率検定
| コマンド: | 統計 クロス表Fisher の正確確率検定 |
|---|
期待度数が小さい（観測値の総数が 20 未満の）2x2 度数表では、カイ二乗検定を行うべきではなく、Fisher の正確確率検定を使用する必要があります。
必要な入力
Fisher の正確確率検定のダイアログボックスでは、分類データを含む 2 つの離散的な二値変数を指定する必要があります。分類データは数値でも英数字（テキスト）の値でもかまいません。必要に応じて、IF 関数を使用して連続変数を二値変数に変換できます（別の箇所を参照）。
例：女性 9 人と男性 11 人、合計 20 人の患者を対象とした研究で、治療の成功の有無を記録します（1 = 成功、0 = 失敗）。男性と女性で成功率に差はあるでしょうか。
データは次のようにスプレッドシートに入力します。
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| GENDER | SUCCESS | ||
| 1 | F | 0 | |
| 2 | F | 1 | |
| 3 | F | 1 | |
| 4 | F | 1 | |
| 5 | F | 1 | |
| 6 | F | 1 | |
| 7 | F | 1 | |
| 8 | F | 1 | |
| 9 | F | 1 | |
| 10 | M | 0 | |
| 11 | M | 0 | |
| 12 | M | 0 |
Fisher の正確確率検定のダイアログボックスには、それに応じて入力します。
すべてのパーセンテージを表示オプション：下の例を参照してください。
ダイアログボックスに入力して OK をクリックすると、関連する統計量とともに度数表が表示されます。
分類表
プログラムは 2x2 分類表を表示します。
分類X | GENDER |
|---|---|
分類Y | SUCCESS |
| GENDER |
| |
|---|---|---|---|
SUCCESS | F | M |
|
| 0 | 1 | 7 | 8 (40.0%) |
| 1 | 8 | 4 | 12 (60.0%) |
| 9 | 11 | 20 |
Fisher の正確確率検定
P = 0.028101929 |
  | 度数チャート |
ダイアログボックスですべてのパーセンテージを表示オプションを選択すると、表にすべてのパーセンテージが表示されます。
分類X | GENDER |
|---|---|
分類Y | SUCCESS |
| GENDER |
| |
|---|---|---|---|
SUCCESS | F | M |
|
| 0 | 1 | 7 | 8 (40.0%) |
| 1 | 8 | 4 | 12 (60.0%) |
| 9 | 11 | 20 |
Fisher の正確確率検定
P = 0.028101929 |
| | 度数チャート |
この例では、左上のセル（分類 X が「F」、分類 Y が 0）の数値 1 は、行合計 8 ケースの 12.5%、列合計 9 ケースの 11.1%、総計 20 ケースの 5.0% にあたります。
P値
（両側）P値（観測された結果またはそれより極端な結果が得られる確率）が慣例的な 0.05 より小さい場合、2 つの分類因子の間には有意な関連があると結論づけます。
この例では P=0.028 であり、男性と女性の成功率は異なる（あるいは、成功率は性別と関連がある）と結論づけます。
文献
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.