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集計済みのクロス集計表を入力し，独立性の検定を行う。漸近近似によるカイ二乗検定を行った上で，正確な検定（Exact test）を行う。
Fisher の方法とは，観察された分割表の生起確率よりも小さい生起確率を持つ分割表の生起確率を合計したものを P 値とする。
Pearson のカイ二乗法とは，観察された分割表のカイ二乗値以上の値を持つ分割表の生起確率を合計したものを P 値とする。
参考文献：Mehta の Exact Inference for Categorical Data
関連する解説ページ　 使用法
注意：計算時間が長くなる場合がある（データの個数などからは事前に予測できない）。

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Fisher の方法　 Pearson の方法　

　　 　　

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