EZRでFisherの正確検定を行う方法

シロート統計学講座

シロート統計学講座 其の15

其の14ではEZRで「対応のある2群間の連続変数を比較する」統計解析で、ノンパラメトリック検定のWilcoxon符号付順位和検定を実践しました。

▼其の14がまだの方は▼

EZRで対応のあるt検定を行う方法
シロート統計学講座「其の13」

 

今回は「独立した2群間の比率を比較する」統計解析の1つであるFisherの正確検定を行う方法を説明します。

 

独立した」とか「比率の比較」などの用語のイメージが沸きにくいという方は「其の4」で確認してくださいね。またEZRのダウンロードがまだの方はWindows・Macとも無料でダウンロードできますので、ぜひどうぞ。

統計学で理解すべき用語①
シロート統計学講座「其の4」
無料統計ソフトEZRのダウンロード
シロート統計学講座「其の9」
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デモデータ

デモ用のExcelファイルをダウンロードできます。時間のある方はデモデータを使って一緒にEZRを操作してみてくださいね。

 

今回のデモデータはA群(20人)とB群(20人)で男女比を調べた仮想データです。

 

研究で2群間の背景因子を比較する場合、性別の比較はほぼ必須ではないでしょうか。ぱっと見た感じA群は女性が多くて、B群は男性が多いようですが、これは統計学的な有意差があるのでしょうか。実際にEZRでFisherの正確検定を行って比較してみましょう。

データの取り込み

まずはデータをEZRに取り込みます。ここはもうお馴染みの手順ですね。

Excelでデータを囲った状態で「右クリック」→「コピー」(ctrlCでも可)。

 

Rコマンダーのウィンドウで「ファイル」→「データのインポート」→「ファイルまたはクリップボード, URLからテキストデータを読み込む」。

 

データセット名は「sex」にして「クリップボード」と「タブ」にチェックを入れて「OK」。

 

データセットが「sex」になったことを確認し、表示をクリックしてきちんとデータが表示されれば取り込み完了です。

Fisherの正確検定を行う

では実際にFisherの正確検定を行って、A群とB群で男女比に差があるのか解析してみましょう。

 

統計解析」→「名義変数の解析」→「分割表の作成と群間の比率の比較(Fisherの正確検定)

 

行の変数を「Sex」、列の変数を「category」とします。

パーセントの計算」にチェックをいれておくと、結果に男女比(%)も表示されます。

仮説検定は「フィッシャーの正確検定」にチェックして「OK」。

 

するとFisherの正確検定が実行され、結果が表示されます。

少し上の方にA群、B群の男女内訳が表示されます。

 

そして次にA群、B群の男女比が表示されます。

A群は女性が60%、B群では35%ですね。

 

最後にP値が記されています。

 

P値が0.05未満の場合に「有意差あり」となりますので、今回は「有意差なし」でした。つまり「A群とB群の男女比には有意差は認められなかった」となります。

まとめ

以上、EZRでFisherの正確検定を行う方法を説明しました。ちなみに、独立した2群間の比率を比較するもう一つの統計解析は「カイ2乗検定」ですね。

 

比率の比較を行うのは基本的にはFisherの正確検定で問題ありませんが、極端に大きなサンプル(n≧100程度)の場合にはカイ二乗検定を選択します。

 

【Fisherの正確検定とカイ二乗検定の使い分けについて】
>>>比率の比較と多変量解析の検定名
>>>期待数の計算方法

 

カイ二乗検定を行う際は、仮説検定で「カイ二乗検定」にチェックを入れておけばOKですよ。

 

独立した2群間での比率の比較は、研究を行う際の背景因子の比較などで何度も使用すると思います。今回は男女比でしたが、名義変数のデータであれば基本的に何でも検定できます。「男性・女性」の2種類でなくても「A型・B型・O型・AB型」のように数種類でも比較可能です。ぜひ、色々と比較してみてください。

 

さて、今回はFisherの正確検定・カイ二乗検定について紹介できましたので、次回は「対応のある2群間の比率を比較する」統計解析であるMcnemar(マクネマー)検定を行います。

▼其の16に続く▼

EZRでMcNemar検定を行う方法
シロート統計学講座「其の16」

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