χ²検定の棄却域 | IntereStat

\chi^2 = \sum \dfrac{(O_i - E_i)^2}{E_i}

$\chi^2$: 検定統計量
$\alpha$: 有意水準
$df$: 自由度

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棄却域は常に右端（大きな χ² 値）にある。分布自体が非対称であることに注目

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df が増えると分布が右にシフトし、臨界値も大きくなる

注意

このシミュレータは適合度検定・独立性検定（右片側）を扱っています。分散の検定では両側もあります

Step 1 / 2

df（自由度） = 3.00🔒

χ² = 6.0, df = 3 は棄却されるか？

χ² = 6.00🔒

α = 0.05🔒

臨界値7.815

p値0.1116

判定棄却できない

df = 3, α = 0.05 で χ² = 6.0 を観察しています。臨界値 7.815 と比べてどうですか？