連続変数の定義については割愛。 カイ二乗検定について STATAコマンドは以下の通り。 tabulate 変数1 変数2,chi 「正規分布、カイ二乗分布、t分布、F分布」についての記事のページです。統計解析ソフト「エクセル統計」の開発チームによるブログです。統計に関するさまざまな記事を不定期で書いています。 検定方法の違いについて整理した図は以下の通り。 ※出展：stataによる医療系データ分析入門 p310. カイ二乗検定とは. その2乗総和の確率変数が自由度 k のカイ二乗分布と呼ぶ。詳しくはWikipediaを見ましょう。 R言語で分布をグラフ出力してみました。 ※Rでカイ二乗分布の確率密度関数のグラフをシミュレーション的に描くをかなり参考にしています。 カイ2乗検定 カイ2乗検定は、質的変数（名義尺度）のデータ間に「連関」(関連性)があるかを検定する方法です。 調査の回答が「ある・ない」といった値をとるような場合に、カイ2乗分布を用いて行われる検定方法です。 z検定 、f検定 、ピアソンのカイ二乗検定、g検定 など多くの普通用いられる検定法は、尤度比の対数（対数尤度）を用いた検定、もしくはそれの近似とみることができる。 学会発表などでも使いやすい検定ですので、聞いたことがある方も多いと思います。 検定方法の違い. カイ二乗検定とは、端的に言えば 「事象aと事象bに関連があるのかどうか」を統計学的に判断する手法 です。 今回の例では、 “内閣総理大臣になる人物の血液型”と、”日本人の血液型”に関連性があるのか を統計学的に計算することになります。 今回は「2群間を比べる」検定のひとつである 「カイ2乗(χ 2)検定」「フィッシャー(Fisher)の正確検定（直接確率法）」 について実践してみたいと思います。 「カイ2乗(χ 2)検定」は聞いたことありますか？.