コクランのＱ検定
◆コクランのＱ検定◆
コクランのＱ検定の概要
コクランのQ検定は、対応のある３つ以上の２値変数（カテゴリーデｰタ）について、すべての変数間で割合に差があるかどうかを調べる方法である。検定手法としては、マクネマー検定を拡張したものなので、２変数に対しても用いることができるが、その場合はマクネマー検定に一致する。
検定の手順
①帰無仮説を立てる
母集団における各変数の割合は全て等しい
②対立仮説を立てる
母集団における各変数の割合は、全て等しいというわけではない。
※両側検定、片側検定の概念がない。
③検定統計量を算出
④ｐ値の算出
検定統計量は帰無仮説が正しいと仮定した場合に自由度ｍ-1のカイ2乗分布に従う。
カイ2乗分布において、横軸の値が検定統計量であるときの上側の面積をｐ値という。
⑤ｐ値による有意差判定
ｐ値＜有意水準0.05
帰無仮説を棄却し対立仮説を採択 有意差があるといえる。
ｐ値≧有意水準0.05
対立仮説を採択できず、有意差があるといえない。
※ 有意水準は0.05が一般的であるが、0.01を適用することもある。
※ 有意差判定を次で示すこともある。
ｐ値＜0.01 [**] 有意水準1％で有差がある
0.01≦ｐ値＜0.05 [* ] 有意水準5％で有意差がある
ｐ値≧0.05 [ ] 有意差があるといえない
コクランのＱ検定の結果
【具体例】
10人の来場者に、3つの商品A，B，Cについて好き(1)､嫌い(0)を聞いた。
3つの商品の好まれ方に差があるかを検定せよ。
ｐ値＜0.05より、
3つの商品の好まれ方に差があるといえる。
統計的推定・検定の手法別解説
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