Stata 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。

このチュートリアルでは、Stata で独立性のカイ二乗検定を実行する方法を説明します。

例: Stata での独立性のカイ二乗検定

この例では、1978 年からの 74 台の異なる自動車に関する情報が含まれるautoというデータセットを使用します。

次の手順に従って独立性のカイ二乗検定を実行し、次の 2 つの変数間に有意な関連があるかどうかを判断します。

• rep78: 1978 年に車が修理された回数 (1 から 5 まで変化します)
• 外国:車種が外国かどうか (0 = いいえ、1 = はい)

ステップ 1: 生データをロードして表示します。

まず、次のコマンドを入力してデータをロードします。

システムの自動使用

次のコマンドを入力すると、生データを表示できます。

br

各行には、価格、mpg、重量、長さ、その他のさまざまな変数を含む、個々の車に関する情報が表示されます。私たちが関心のある 2 つの変数は、 rep78とForeignだけです。

ステップ 3: 独立性のカイ二乗検定を実行します。

次の構文を使用してテストを実行します。

タブの最初の変数、二番目の変数、chi2

この場合に使用する正確な構文は次のとおりです。

外国代表78タブ、chi2

結果を解釈する方法は次のとおりです。

概要表:この表は、 rep78とexternalの各組み合わせの合計数を示します。例えば

• 1978年には国産車が2台、修理が1台あった。
• 国産車は8台あり、1978年に2台の修理を受けた。
• 1978年に3件の修理を受けた国産車は27台でした。

等々。

ピアソン chisq(4):これは検定のカイ二乗検定統計量です。 27.2640 であることがわかります。

Pr:これは、カイ二乗検定統計量に関連付けられた p 値です。 0.000であることがわかります。この値は 0.05 未満であるため、2 つの変数が独立しているという帰無仮説を棄却できません。私たちは、車が外国製かどうかと、その車が受けた総修理回数との間に統計的に有意な関連性があると結論付けるのに十分な証拠を持っています。