Sas で独立性のカイ二乗検定を実行する方法

独立性のカイ二乗検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。

次の例は、SAS で独立性のカイ二乗検定を実行する方法を示しています。

例: SAS のカイ二乗独立性検定

性別が政党の好みと関連しているかどうかを知りたいとします。私たちは 500 人の有権者から 単純に無作為にサンプルを採取し、彼らの政党の好みについて尋ねます。

次の表は、調査の結果を示しています。

次の手順を使用して、SAS で独立性のカイ二乗検定を実行し、性別が政党の好みに関連しているかどうかを判断します。

ステップ 1: データを作成します。

まず、SAS でアンケートの回答を保持するデータセットを作成します。

 /*create dataset*/
data my_data;
	input Gender$Party$Count;
	datalines ;
Male Rep 120
Male Dem 90
Male Ind 40
Female Rep 110
Female Dem 95
Female Ind 45
;
run ;

/*print dataset*/
proc print data =my_data;

ステップ 2: 独立性のカイ二乗検定を実行します。

次に、次のコードを使用して独立性のカイ二乗検定を実行できます。

 /*perform Chi-Square Test of Independence*/
proc freq data =my_data;
	Gender*Party / chisq tables ;
	weightCount ;
run ;

出力には 2 つの興味深い値があります。

• カイ二乗検定統計量: 0.8640
• 対応する p 値: 0.6492

独立性のカイ二乗検定では次の帰無仮説と対立仮説が使用されることを思い出してください。

• H ₀ : 2 つの変数は独立しています。
• H _A : 2 つの変数は独立していません。

検定のp 値(0.6492) は 0.05 未満ではないため、帰無仮説を棄却できません。

これは、性別と政党の好みの間に関連性があると言える十分な証拠がないことを意味します。

言い換えれば、性別と政党の好みは独立しています。

追加リソース

次のチュートリアルでは、独立性のカイ二乗検定に関する追加情報を提供します。

独立性のカイ二乗検定の概要
独立性計算機のカイ二乗検定
Excel でカイ二乗独立性検定を実行する方法