SPSSを用いたカイ2乗検定（χ2検定・カイニ乗検定）の方法 フィッシャーの直接確率・残差分析とは？
カイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）と カイ2乗適合度検定（χ2適合度検定・カイニ乗適合度検定）の違い
つまりカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）は 2群以上で比較をするような場合 に，カイ2乗適合度検定（χ2適合度検定・カイニ乗適合度検定）は 1群の中での割合の偏りを分析する場合 に用いられることになります．
カイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の適用条件
SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）-データ入力の方法-
カイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）を行う場合には，データの入力方法が非常に煩雑なので注意が必要です． まずSPSSで文字列データ（ここでは男性・女性といった性別と合格・不合格といった試験の合否）を入力する場合には工夫が必要です． ①変数ビューに「性別」・「合否」といった変数を入力し，値をクリック ②値に「0」，ラベルに「男性」と入力して追加 値に「1」，ラベルに「女性」と入力して追加 （同様に合否の値も「0=合格」，「1=不合格」となるように入力） ③最終的に変数ビューの値のところが変化するのを確認 ④値ラベルをクリックするとラベル表記と値表記を変換可能 これがラベルでの表記になります． これが値での表記になります．SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の方法
①分析⇒記述統計⇒クロス集計表と選択 ②「性別」を行に，「合否」を列に移動させて統計量をクリック ③「カイ2乗」，「分割係数」，「PhiおよびCramer V」にチェックして「続行」をクリック ④「セル」をクリック ⑤「度数の観測」，「残差の調整済みの標準化」にチェックして「続行」をクリックSPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の結果の見方
カイ2乗独立性検定の結果の見方 ①基本的にはカイ2乗の有意確率を確認し，この値によって判断をします．有意確率（p）＜0.05：差がある
有意確率（p）≧0.05：差がない（厳密にいえばあるともないとも言えない）
有意確率が5%未満であれば「差がある（性別によって合格率に差がある）」ということになりますし，有意確率が5%以上であれば「差がない（厳密にいえば差があるともないとも言えない）」ということになります． ②の数字が20%以上の場合には③のFisher（フィッシャー）の直接法の有意確率を参照する必要があります． この場合には，②の数字が100%で20%を超えておりますので，③のFisher（フィッシャー）の直接法の有意確率を参照する必要があります． したがって最終的なカイ2乗独立性検定の有意確率は0.033となります． これも5%未満ですので，この場合は性別によって合否に差があると考えてよいでしょう．SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の結果の見方 残差分析の重要性
カイ2乗独立性検定では基本的にデータに偏りがあるかどうかを検証しているにすぎません． 先ほどの例であれば男性・女性で合否に偏りがあるかを検討しているわけです． そのためカイ2乗値の有意確率やFisher（フィッシャー）の直接法の有意確率だけを参照して， 男性の合格者が有意に多いとか，女性の不合格者が有意に少ないといった結論は導けません ．男性の合格者が多いとか，女性の不合格者が多いといった結論を出すためには， 調整済み残差 を参照することが勧められます．
一般的にこの 調整済み残差>1.96 の場合には，有意に他の頻度よりも多いと判断し， 調整済み残差