フィッシャーの正確確率検定とは？
フィッシャーの正確確率検定は、主に統計学で使われる方法の一つです。この検定は、特に少ないデータでも信頼性の高い結果を得るために使用されます。例を挙げると、二つのグループが特定の特性を持つかどうかを調べたいときに役立ちます。
どうしてフィッシャーの正確確率検定が必要なの？
普通、データがたくさんある場合は、大きなサンプルサイズのデータを使った、一般的なカイ二乗検定が使われます。しかし、少ないデータの時には、これが信頼できないことがあります。そこで、フィッシャーの正確確率検定が登場します。
フィッシャーの正確確率検定の基本的な考え方
この検定の基本的な考え方は、データの分布を基にして、ある特性があるかどうかの確率を計算することです。例えば、ある薬が病気に効くかどうかを調べるために、薬を与えたグループと与えていないグループの結果を比べます。
具体的な例で見てみましょう
次のようなデータがあるとします。ある薬を使ったグループと使っていないグループに対して、効果があったかどうかを調べた結果は以下の通りです。
| グループ | 効果あり | 効果なし |
|---|---|---|
このデータを使ってフィッシャーの正確確率検定を行うことで、薬の効果が偶然なのか、それとも本当に効果があったのか、確率的に判断できます。
フィッシャーの正確確率検定のメリット
- 少ないデータでも使える
- 結果が信頼できる
- 比較が簡単
まとめ
フィッシャーの正確確率検定は、データが少ない場合でも信頼性の高い結果を得ることができる重要なツールです。医療や社会科学の研究など、さまざまな場面で利用されています。
div><div id="kyoukigo" class="box28">フィッシャーの正確確率検定の共起語
統計学：データの収集、分析、解釈、表示といった手法を研究する学問分野。フィッシャーの正確確率検定は統計学の一分野に属する。
カイ二乗検定：観察されたデータと期待されるデータの違いを測定するための統計的手法。フィッシャーの正確確率検定とは異なるが、同じ目的（データの独立性の判断）を持つ。
p値：統計的検定において得られる値で、仮説が正しいとした場合に観測されたデータが得られる確率を示す。フィッシャーの正確確率検定でも重要な指標。
有意性：ある効果や関係が偶然によるものではないとするための統計的証拠の強さを示す概念。フィッシャーの正確確率検定によって得られるp値がこれに関連する。
独立性：二つ以上の変数が統計的に互いに影響しないこと。フィッシャーの正確確率検定は、この独立性の検証に使われることがある。
カテゴリデータ：数値ではなく、カテゴリーに分けられるデータのこと。フィッシャーの正確確率検定はこのようなデータに適用される。
サンプルサイズ：調査や実験において使用されるデータの数。フィッシャーの正確確率検定の結果には、このサンプルサイズも影響を与える。
リサーチデザイン：研究の目的に応じた調査方法の計画。フィッシャーの正確確率検定を行うためには、適切なリサーチデザインが必要。
div><div id="douigo" class="box26">フィッシャーの正確確率検定の同意語Fisherの正確検定：フィッシャーの正確確率検定の英語表現で、同じ検定方法を指します。
フィッシャー検定：フィッシャーの正確確率検定を略した表現で、同じ意味で使われます。
正確確率検定：フィッシャーの正確確率検定の特徴を表す一般的な呼称で、特に小さなサンプルサイズのデータに対しての検定を指すことが多いです。
2x2分割表検定：フィッシャーの正確確率検定は通常2x2の分割表を用いて実施されるため、このようにも呼ばれます。
小標本検定：サンプルサイズが小さい場合でも適用できる検定方法で、その一つとしてフィッシャーの正確確率検定が含まれます。
確率的検定：フィッシャーの正確確率検定は、確率に基づいて仮説を検証する検定方法としての位置づけです。
div><div id="kanrenword" class="box28">フィッシャーの正確確率検定の関連ワードフィッシャーの正確確率検定：統計学で用いる方法の一つで、2×2の分割表に基づいて二つのカテゴリが独立しているかどうかを検定するためのものです。特に、サンプルサイズが小さい場合に有効です。
分割表：データをカテゴリごとに集計した表のことで、通常は縦横にカテゴリを配置し、交差する部分にそれぞれのデータ数を記載します。フィッシャーの正確確率検定はこの分割表をもとに行われます。
独立性検定：二つの変数が互いに影響しないかどうかを検定する方法で、フィッシャーの正確確率検定もその一種です。特に小さなサンプルサイズや限られたデータにおじて使用されます。
p値：統計的仮説検定において、観察されたデータが帰無仮説のもとで得られる確率を表します。フィッシャーの正確確率検定でもp値を用いて独立性を判断します。
帰無仮説：検定で仮定する仮説のことで、通常は「対象となる二つの変数は独立である」という内容です。フィッシャーの正確確率検定ではこの帰無仮説が検定されます。
サンプルサイズ：データとして収集した観察対象の数を指します。フィッシャーの正確確率検定は、小さいサンプルサイズでも使用することができるため、特に重要な概念です。
確率分布：確率がどのように分布しているかを示す関数で、フィッシャーの正確確率検定では特定の確率分布が利用されます。特に二項分布が重要です。
統計的有意：得られた結果が偶然に起こる確率が非常に低いことを示す概念で、p値が設定した有意水準よりも低い場合に「統計的に有意」と言います。
効果量：実際の差の大きさを示す指標で、単にp値だけではなく、検定結果の解釈を深めるために効果量も考慮されます。
リサンプリング法：統計的な検定の精度を向上させるために用いられる手法で、データのサンプルを複数回抽出してテストを行う方法です。
div>フィッシャーの正確確率検定の対義語・反対語
フィッシャーの正確確率検定の対義語は？
フィッシャーの正確確率検定の関連記事
フィッシャーの正確確率検定を【毒舌】で語ると
学問の人気記事
