【三群以上】EZRでやるフィッシャーの正確検定＋その後の検定！練習データ付き

この記事ではEZRによるフィッシャーの正確検定とその後の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。

また、三群以上の検定の概要についてまとめた記事もあるので参考にしてください。１度は目を通しておくことをお勧めします。

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「高度解析用データ」を読み込みましょう！

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2群以上の割合の差の検定を行うノンパラメトリック検定です。フィッシャーの正確検定は２群間比較でも使えますが、その後の検定と組み合わせて３群以上の比較にも使えます。

詳しくは下記の記事を参考にしてください。

また、３群以上で比較した場合、この検定だけでは、どことどこに差があるかまではわかりません。

フィッシャーの正確検定の流れです。

まずはフィッシャーの正確検定のP値を求めます。P値が有意水準未満（P<0.05）であれば、全体に差があることがわかります。

全体に差があれば、どことどこに差があるかその後の検定を行いましょう（といってもEZRでは同時に出力されます）。※２群間比較であればその後の検定は必要ありません。

EZRで計算できるフィッシャーの正確検定のその後の検定はBonferroni法の方がHolm法よりもよく使われているイメージがあります。この記事ではBonferroni法で紹介していきます。

補足

全体を見てからその後の検定を行うのは、習慣的な要素が強いです。全体の差を知りたいのではなく、はじめらから群間比較に興味があるのであれば、いきなりその後の検定からでいいと思います（といっても、全体のP値も出力されますが…）。

【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。選択を終えたら【OK】を押しましょう。結果が出力されます。

PRACTICE – やってみよう

リア充とふつうと非リア充の３グループ間で、Y1_SNSの使用者の割合の差を検定してみよう（その後の検定はBonferroni）

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。

最初に度数と割合が表示されます。

続いて、出力結果からフィッシャーの正確検定のP値を探します。

P値は0.0001441で、有意水準の0.05（5%）を下回っているので有意であることが分かりました。つまり、グループ全体のどこかに差があることがわかりました。

続いて、どことどこに差があるか、その後の検定の結果を確認しましょう。

Bonferroniの出力結果から、組み合わせごとのP値を確認します。1-2（リア充×ふつう）は0.045、1-3（リア充×非リア充）は<0.001で有意差がありました。2-3（ふつう×非リア充）は0.540で有意な差は見られませんでした。

今回の結果は「リア充のSNS利用率は80.0%、ふつうは46.7%、非リア充は26.7％であり、リア充とふつう（P=0.045）およびリア充と非リア充（P<0.001）との間に有意な差が見られた。」となりました。

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。