カイ2乗検定（独立性）

カイ2乗独立性検定とは、2つの分類変数（例: 性別×好み）が互いに独立か、それとも関連があるかを調べる検定です。 もし完全に独立なら、各セルの度数は「行和 × 列和 ÷ 総和」という期待度数に近くなるはず。 観測と期待のズレを集計したのが χ²（カイ2乗）統計量です。 自由度 df = (行数−1)(列数−1) = 2 として、χ² > 5.99 なら有意水準 5% で関連ありと判断します。