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