この記事ではEZRによるフィッシャーの正確検定の方法を解説します
最後に問題もあるので勉強した成果が試せますね！
準備をしよう
EZRをまだインストールしていなかったり、基本操作がわからなかったり。そもそも何がわからないかわからない人は、まず下記の記事を参考にしてください。
練習用のEZR用データセットを使っていきます。下記からダウンロードしてください。データセットについての詳細は関連記事を参考にしてください。
それではEZRを起動し、【ファイル → 既存のデータセットを読み込む】からダウンロードした「対応なしデータ」を読み込みましょう！
EZRでやるフィッシャーの正確検定
フィッシャーの正確検定の概要
検定手法の概要です。フィッシャーの正確検定は対応のない割合の差の検定を行うノンパラメトリック検定です。
クロス集計表を使って割合を計算します。クロス集計表については関連記事を参考にしてください。
では、「対応なしデータ」の基本統計量の表を見ながら、どこにフィッシャーの正確検定が適用できるか確認していきましょう。
フィッシャーの正確検定はグループ変数ごとに名義尺度や順序尺度の該当割合を計算します。
「対応なしデータ」の場合、「性別」（男性の割合または女性の割合）や「SNS」（利用者の割合や非利用者の割合）の割合の差はフィッシャーの正確検定で検定できます。
また、幸福度についても検定できないこともないですが、リアル×幸福度だと2×5のクロス集計表になってしまうので結果の解釈が難しくなるのでおすすめできません。解析するにはその後の検定による多重比較をする必要があります。
幸福度などの順序尺度は、幸福度4以上と未満のように2値変数の名義尺度にしてから解析するといいでしょう。
フィッシャーの正確検定（＋カイ二乗検定）のEZR操作手順
【統計解析 → 名義変数の解析 → 分割表の作成と群間の比率の比較(Fisherの正確検定)】から設定画面を開きます。
上の画像を参考に、選択していきます。特に行と列に入れる変数を反対にしないように注意してください。選択を終えたら【OK】を押しましょう。結果が出力されます。
リア充と非リア充でSNS使用者の割合の差を検定してみよう
- ① SNSを選択
- ② リアルを選択
- ③ そのままでOK
- ④ OKをクリック
ちなみに、③でカイ二乗検定にチェックを入れると、カイ二乗検定を行うことができます。ただ、カイ二乗検定はサンプルが少ないと正確に検定できません。フィッシャーの正確検定を使えば細かい心配はいらないのでお勧めです。
たくさん出力されるので、まずは出力開始の部分を探しましょう。そこから出力されているので、順番に下に見ていきます。検定の結果はデフォルトでは青字で出力されています。
まずは、グループごとの度数と割合をチェックしましょう。手順の③で行と列を間違えるとこの結果も変わってきてしまうので、手順通りにやりましょう。
出力結果からP値を探します。出力の一番最後にまとまっている部分がわかりやすいですね。ここでP値以外にも度数が確認できますが、割合は計算されていないので先ほどの出力結果を参照しましょう。。
P値は0.067で、有意水準の0.05（5%）以上なので有意ではありませんでした。
今回の結果は「リア充のSNS使用割合は70.0％、非リア充は43.3％であり、有意な差は見られなかった（P = 0.067）」となりました。
さらに挑戦してみよう！フィッシャーの正確検定
これでフィッシャーの正確検定は終わりです。せっかくなので下記から練習してみてください。このままのデータセットで練習できます。
また、一部の問題は条件式を利用するので、下記の記事から勉強しておくことをお勧めします。
