独立性の検定     Last modified: Aug 25, 2015

例題

 以下のデータについて,「二群の比率の差の検定」を用いて解きなさい。
 「学生について,自動車運転免許を持っているかどうかを調査した結果が,表 4,5 のようにまとめられた。男女で免許保有率に差があるかどうか検定しなさい。」

表 4.性別の運転免許保有状況(その 1)

あり なし 合計
男子 4 2 6
女子 1 6 7
合計 5 8 13
表 5.性別の運転免許保有状況(その 2)

あり なし 合計
男子 40 20 60
女子 10 60 70
合計 50 80 130


R による解析

> prop.test(c(4,1), c(6, 7), correct=FALSE) # 連続性の補正をしない場合

	2-sample test for equality of proportions without continuity
	correction

data:  c(4, 1) out of c(6, 7) 
X-squared = 3.7452, df = 1, p-value = 0.05296
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 0.06612646 0.98149258 
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.6666667 0.1428571 

Warning message: 
Chi-squared approximation may be incorrect in: prop.test(c(4, 1), c(6, 7), correct = FALSE) 

> prop.test(c(4,1), c(6, 7)) # 連続性の補正をする場合

	2-sample test for equality of proportions with continuity
	correction

data:  c(4, 1) out of c(6, 7) 
X-squared = 1.8591, df = 1, p-value = 0.1727
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 -0.08863544  1.00000000 
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.6666667 0.1428571 

Warning message: 
Chi-squared approximation may be incorrect in: prop.test(c(4, 1), c(6, 7)) 

> prop.test(c(40,10), c(60, 70), correct=FALSE) # 連続性の補正をしない場合

	2-sample test for equality of proportions without continuity
	correction

data:  c(40, 10) out of c(60, 70) 
X-squared = 37.4524, df = 1, p-value = 9.367e-10
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 0.3790774 0.6685416 
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.6666667 0.1428571 

> prop.test(c(40,10), c(60, 70)) # 連続性の補正をする場合

	2-sample test for equality of proportions with continuity
	correction

data:  c(40, 10) out of c(60, 70) 
X-squared = 35.272, df = 1, p-value = 2.867e-09
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 0.3636012 0.6840178 
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.6666667 0.1428571


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