はじめに
医学研究では、2つのカテゴリー変数間の関連性を評価するための強力なツールとして、フィッシャーの正確確率検定が頻繁に使用されます。この記事では、統計解析ソフトウェアEZRを使用して、フィッシャーの正確確率検定を実行する具体的な手順を初心者にも分かりやすく解説します。また、実際のサンプルデータを用いて、どのようにデータを解析するかを示します。
フィッシャーの正確確率検定とは？
フィッシャーの正確確率検定は、2つのカテゴリー変数間の関連性を評価する統計的手法で、観察数が少ない場合や各セルの期待度数が5未満の場合に有用です。この検定は、2つの変数が独立しているという帰無仮説を立て、p値を計算します。p値が0.05より小さい場合、帰無仮説を棄却し、2つの変数間に有意な関連性があると判断します。この検定は「正確」で、観察データに基づいて確率を直接計算します。そのため、サンプルサイズが小さい場合や各セルの期待度数が5未満の場合でも、正確な結果を提供します。この検定は、カテゴリー（名義）変数にのみ適用可能で、医学研究や生物学研究などでよく使用されます。
サンプルデータの紹介
以下の表は、2つの治療と、その結果を示しています。
| 治療群 | 結果 |
|---|---|
| 治療A | 改善 |
| 治療A | 改善なし |
| 治療B | 改善なし |
| 以下略 | |
※この解析では、架空のサンプルデータを使用しております。したがって、ここで示されている結果も架空のものであり、実際のデータに基づいたものではありません。このデータは当ブログの解説用に使用されており、特定の分析技術や統計的手法の理解を深めるために設計されています。実際の研究や報告には、実データに基づいた詳細な分析が必要です。
データの説明
- 治療群: 治療方法を意味します。
- 結果: 各治療による結果を示しています。
EZRでフィッシャーの正確確率検定を行う手順
EZRは、統計ソフトRをより使いやすくするためのグラフィカルユーザーインターフェースです。初心者でも簡単に複雑な統計解析を行えるようになっています。以下の手順でフィッシャーの正確確率検定を実行できます：
- データの準備: EZRはCSVファイルを読み込むことができます。データは2つのカテゴリー変数を含む必要があります。
- EZRの起動: EZRを起動し、「データ」メニューから「データのインポート」を選択します。次に、「テキストファイル、クリップボード」を選択し、CSVファイルを読み込みます。
- フィッシャーの正確確率検定の実行: 「統計」メニューから「2つの変数の関連性」を選択し、「フィッシャーの正確確率検定」を選択します。次に、2つのカテゴリー変数を選択し、「OK」をクリックします。
- 結果の解釈: 出力されるp値が0.05未満であれば、2つのカテゴリー変数間には有意な関連性があると判断できます。
解析結果と解釈
各治療群の治療効果（改善、改善なし）の割合を知るには結果1を見ます。
有意差があるかどうかは結果2のP値を見て判断します。
結果の要約
結果1
治療A群と治療B群の治療効果（改善、改善なし）がそれぞれ何%だったかが示されています。
治療A群：改善した割合は81.8%、改善しなかった割合は11.1%であることが示されています。
治療B群：改善した割合は18.2%、改善しなかった割合は88.9%であることが示されています。
結果2
治療A群：改善した数は9人、改善しなかった数は1人であることが示されています。
治療B群：改善した数は2人、改善しなかった数は8人であることが示されています。
p値が0.05未満であるため、治療A群は治療B群に比べて有意に改善したと解釈されます。
まとめ
EZRを使ってフィッシャーの正確確率検定を行う方法を解説しました。この記事が、統計解析の理解と実践に役立つことを願っています。統計解析は難しく感じるかもしれませんが、EZRのようなツールを使えば、誰でも簡単に行うことができます。ぜひ挑戦してみてください。
