カイ二乗計算機

各セルについて、期待度数を（行合計 × 列合計）÷ 総合計で求めます。次にすべてのセルで(観測 − 期待)² ÷ 期待を合計します。

自由度は（行 − 1）×（列 − 1）で、p値はその自由度のカイ二乗分布から得られます。

2つのカテゴリ変数を交差させた件数の表です。行が「クーポンを使った」と「使わなかった」、列が「新規顧客」と「再訪顧客」といった具合です。

各セルにはその組み合わせに当てはまる人数が入ります。ここでは1行につき1行分をカンマ区切りで入力してください。

行の変数と列の変数が独立である可能性は低いということです。一方がわかれば、もう一方について何かがわかります。

どのセルが結果を生んだかはわかりません。それを知るには、セルごとに観測度数と期待度数を比べてください。

カイ二乗から導かれる0から1の効果量です。おおよそ0.1が弱い関連、0.3が中程度、0.5以上が強い関連です。

これが重要なのは、サンプルが十分大きければほとんどどんな表も統計的に有意になり、それでも関連は実質的に無意味なままであり得るからです。

カイ二乗分布は近似であり、期待度数が非常に小さいと精度が落ちます。通常の指針は、ほとんどの期待度数が5以上であることです。

小さな2×2の表では、Fisherの正確確率検定のほうが適しています。

いいえ。この検定はばらつきを推定するために実際の件数に依存します。パーセンテージを入れても数字は出ますが、妥当な検定にはなりません。まず生の件数に戻してください。

グループがちょうど2つで結果がはい/いいえ1つなら結論は一致し、統計的有意性計算機ならリフトも得られます。

グループが3つ以上、または結果のカテゴリが3つ以上のときにカイ二乗を使ってください。

いいえ。解析も検定もブラウザ内で行われます。