医師と結婚するならどの診療科？看護師145人に調査、一番人気は総合診療・一般内科に | 看護Roo![カンゴルー], カイ 二乗 検定 と は

医師の労働環境を知るために、医師専門サイトMedPeer(メドピア)に登録する医師(7万人以上)を対象にした、「何科が一番きついと思うか」というアンケートを紹介したい。回答数は4, 146件。 まず、1位の「どの科も同じ」は、「科の内容より人手不足や勤務形態による」という声が代表的。 2位の「産婦人科医」は訴訟リスクの高さが多い。「赤ちゃんにちょっとでも異変があったり、全く問題ないようなことでもクレーム対象になり、その対応が心身を疲れさせる。本来の業務ではないきつさは他科の比ではないと思う」(60代、精神科)。日本の周産期死亡率は世界で最も低くなったが、「その結果、死亡すると、責任が問われるようになった」(50代、内科)。 3位の「外科医」は、「心臓血管外科の先生はほとんど家に帰っていません」(40代、耳鼻咽喉科)に代表されるように労働時間が不規則な点が多い。これは4位も同様だ。ただ、「楽に逃げる人は何科でも不平を言う」(50代、麻酔科)という声も多数ある。 「一番きついと思う診療科は?」ランキング 1. どの科も同じ 24. 4% 2. 産婦人科医 21. 9% 3. 外科医 14. 5% 4. 救急科医 11. 6% 5. 小児科医 7. 1% 6. 脳神経外科医 6. 医師と結婚するならどの診療科？看護師145人に調査、一番人気は総合診療・一般内科に | 看護roo![カンゴルー]. 3% 7. 内科医 4. 9% 8. 精神科医 1% 9. 麻酔科医 0. 7% 10. 総合診療医 0. 6% 11. 整形外科医 0. 6%

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• ある医大生のぼやき

「超稼ぐ医師」「食いっぱぐれる医師」を分ける「思考」の差（幻冬舎ゴールドオンライン） - Yahoo!ニュース

2兆円だった医療費は、2040年度には最大68. 5兆円(1. 7倍)に増大すると推計しています(厚生労働省「2040年を見据えた社会保障の将来見通し」)。 にもかかわらず保険料を負担する現役世代は約6500万人から約5600万人へと約15%も減少してしまう見込みです。このようなことから、国の財政のために医療費の削減は急務となっています。 医療費の削減は、医師の収入減に直結します。特に開業医は深刻で、厚生労働省が「外来医師多数区域」を公開するほど供給過多となっており、診療所淘汰の時代は目の前という見方もあります。そこに追い打ちをかけたのがコロナ禍です。まさに弱り目に祟り目という状態でしょう。 また、今後はAI(人工知能)技術の台頭も医師の収入減につながっていくはずです。 医師専用のコミュニティサイトなどを運営するメドピアの調査によると、42. 「短気」は胸部・血管外科、「アバウト」は整形外科：Cadetto.jp. 6%の医師が「今後医師の需要は減少する」と回答しました(有効回答数3319)。その理由には「少子化」「お産の減少」などがありますが、特に目立っていたのがAI技術の導入です。同社では「診断領域では、すでにAIが現実になろうとしている。 今後、診断や治療はある程度AIやロボットなどの先端技術の助けを借りつつも、医師は患者に寄り添うコンサルティング的なサービスに力を注ぐことになるだろう」とコメントしています。 医師の需要減少の要因は、そのほかにも「治療薬の進歩」「手術領域などへのロボット導入」などが考えられます。このようなことを踏まえ厚生労働省は「2033年には医師は余剰状態になる」と推計しています。 「医療費は削減」「医師は余剰状態」。これでは医師の収入は減る一方です。今後は、従来のように診療報酬に依存していると今の収入は維持できなくなります。 また、現在は健康診断、予防接種、コンタクトレンズ検診など比較的楽な仕事でも食べていけるようですが、それも難しくなるはずです。おそらくこのような業務に依存する医師は、弁護士同様にワーキングプアになっていくでしょう。 一方で今の収入を維持、またはより多く稼ぐ医師は、保険外診療や医師ならではのスキルを活かした起業などを行うのではないでしょうか。今後は「貧困ドクター」と「資産家ドクター」の二極化が進むはずです。 【関連記事】 「警察だ! 」一度の医療ミスで逮捕…「医師」という不安定職業 過熱する「医療事故」の報道…儲かるのは保険会社という実態 平均年収1200万円だが、手取りは…医師が不動産投資する理由 超多忙な医師が「リスクがある不動産投資」で儲けるには?

医師に直撃　「一番きついと思う診療科目は？」 | Forbes Japan（フォーブス ジャパン）

7%の医師が市中病院に勤めている まず、全体の傾向として平均の数値をみると、48. 7%が市中病院に勤めていることがわかります。医師の半分は市中病院にいると言えます。大学病院で働く医師が18. 1%でしたのでそれより多いですが、残りに相当するクリニック・診療所勤務の医師(=大学病院でも市中病院でもない)が33. 3%というのは思っていたより多いな、というのが印象です。 リハビリテーション 科が78. 6%で首位 診療科ごとに比較すると市中病院で働く医師の比率が最も高いのは リハビリテーション 科という結果になりました。 リハビリテーション 科という言葉に僕は馴染みが無かったのですが、「障害自体を治療対象に据え、リハビリを通じて生活の質を改善していくこと」に主眼があるようです。高齢者人口が増えていく日本において需要が伸びそうな印象を持ちました。 外科はひとまとめにされがち? 医師に直撃　「一番きついと思う診療科目は？」 | Forbes JAPAN（フォーブス ジャパン）. リハビリテーション 科の次に来たのは70. 4%の外科になります。大雑把な括りですが、心臓血管外科などのように専門部位を記していない=ある程度の範囲をカバーしている総合外科的な立ち位置の診療科と考えられます。分析に用いた統計において、大学病院以外で病床20以上を持つ医療施設は市中病院に分類されますが、小規模、もしくは人繰りの関係で細かく診療科目を分けていない病院が多いのかもしれません。 美容外科 が最下位 最下位に来たのは 美容外科 で、その比率は1. 0%となりました。大学病院でも極めて比率は小さいことから、基本的には診療所・クリニック中心の診療科目ということがわかります。 診療科ごとに医師の忙しさを比較した記事になります。全て開業医を含む数値なので、開業医を除いた場合の計算及びランキングも今後作る予定です。 働き方の選択肢が多いことが医師の特長の一つですが、診療科目によってある程度勤務先に特色が出るのも想定されます。 美容外科 に従事する医師はほとんどがクリニック勤務でしょうし、チーム医療の色合いが濃い(と少なくとも僕は捉えている)外科などは病院勤務が多いのではないでしょうか。そういった診療科ごととの特色を今回はまとめてみます。シリーズ第一弾は大学病院を対象にします(大学病院以外に、市中病院≒大学病院以外の病院で勤務する医師、診療所を開設=開業医の診療科についても分析する予定です)。 用いているのはいつもの統計です。 統計上で「医育機関附属の病院」となっている項目が大学病院になります。 厚生労働省 による「医育機関附属の病院」の定義は、 学校教育法に基づく大学において、医学又は歯学の教育を行うことに付随して設けられた病院及び分院 となっています。以下、結果です。 診療科ごとの大学勤務比率 全体平均は18.

医師と結婚するならどの診療科？看護師145人に調査、一番人気は総合診療・一般内科に | 看護Roo![カンゴルー]

9%ですが、それよりも比率の多い診療科は女性で人気の専門医資格と言えます。首位に来たのは44. 2%の皮膚科専門医。皮膚科専門医は取得者自体はそこまで多くありませんでしたが、比率ではトップになりました。続いて眼科専門医が38. 2%で2位。 女性の取得者数で首位だった 産婦人科 専門医は比率では全体5位。男性の 産婦人科 専門医取得者は少なくないため、比率としては34. 7%に留まりました。 皮膚科専門医が首位も5割は届かず 勤務先と診療科の関係を調べる本企画の第三段では、病床数20未満の診療所(≒クリニック)で働く医師の比率について検証しました。診療所の大部分を占める無床診療所であれば病院のような病棟管理もなく、当直もありません。患者の急変で呼び出されることも無いと思います。そういった意味で自由度の比較的高い職場と言えるのではないでしょうか。さっそく結果をみてみましょう。 美容外科 がトップ 美容外科 が97. 9%で圧倒的トップ だいたい想像はついていましたが、 美容外科 が97.

「短気」は胸部・血管外科、「アバウト」は整形外科：Cadetto.Jp

8%、1, 500万円未満は33. 1%、2, 000万円未満は28. 4%、2, 000万円以上は7. 7%となっています。 「医師の働き方改革」にも期待 「医療の質」の向上のためには、医師が高いパフォーマンスを発揮できる環境が必要不可欠です。2024年度からは「医師の働き方改革」が推進されることとなっており、時間外労働の規制などによる負担の軽減が期待されています。医療従事者が働きやすい「雇用の質」の向上こそが、未来の日本の医療をさらに素晴らしいものにする鍵となるはずです。

ある医大生のぼやき

8%が外科専門医を取得しています。外科は敬遠されている印象が強かったのですが、意外にも専門医資格の取得者数は多いようです。次点には総合内科専門医が続きます。どちらもまず最初に取得する類の専門医という側面がありそうです。そのため自然と取得者が多いのかもしれません。実際に消化器病専門医を取得するためには、外科専門医、総合内科専門医、 放射線 診断専門医、 放射線治療 専門医のいずれかを取得している必要があります。 具体的な診療科目に近い専門医資格でいうと3位以降が参考になりそうです。消化器病専門医は対象臓器が明確な専門医という点では首位になります。整形外科が4位に続きます。小児科専門医も5位とかなり上位に来ています。受給が逼迫している麻酔科標榜医・麻酔科専門医などの麻酔科関連資格も比較的多い事がわかり、この当たりは流行りもあるのでしょう。 (こうやってみると専門医も本当にたくさんの種類がありますね。。) 外科専門医資格が取得者数で首位 男性比率の高い専門医 基本的に男性の占める比率は78%と高いのですが、平均よりも上位に位置する専門医資格については更に男性が集中していると言えます。特に外科系の診療科で90%を超える傾向にあるのがわかります。消化器外科専門医では96.

3% 産科・婦人科 68. 7% 放射線科 62. 3% 小児科 61. 0% 眼科・耳鼻咽喉科・泌尿器科・皮膚科 60. 8% 整形外科 59. 4% 精神科 58. 8% 救急科 58. 3% 内科 56. 7% 外科 56. 3% 呼吸器科・消化器科・循環器科 54. 1% 脳神経外科 52. 8% その他 54. 8% 最も満足度が高いのは 「麻酔科」で69. 3% という結果に。おもに手術現場で活躍する麻酔科医は激務になりやすい傾向にありますが、どの診療科からも頼りにされるためやりがいを感じる機会も多いようです。ほかにも 「産科・婦人科」「放射線科」「小児科」「眼科・耳鼻咽喉科・泌尿器科・皮膚科」も満足度が60%を超えています 。 また、勤務先(職場全体)の満足度について「満足である」とする割合は64. 0%で、「不満である」とする16. 2%を大きく上回る結果となっています。 経営形態別に見ると「満足である」とする割合が高いのは、「医療法人」「その他の法人」「公的」などで、逆に「不満である」とする割合が高いのは、「国立」「学校法人」「社会保険関係団体」となっています。 給与・賃金の額に対する満足度 最後に、給与・賃金の額に対する満足度について見ていきます。以下の表は「満足である」「まあ満足」と回答した診療科別の医師の割合です。 小児科 51. 2% 産科・婦人科 47. 6% 精神科 45. 8% 麻酔科 45. 8% 脳神経外科 44. 7% 内科 42. 5% 外科 38. 8% 整形外科 38. 1% 救急科 36. 1% 眼科・耳鼻咽喉科・泌尿器科・皮膚科 34. 8% 呼吸器科・消化器科・循環器科 33. 5% 放射線科 31. 6% その他 33. 9% 給与・賃金の額に「満足である」とする割合は、 「小児科」が 51. 2%で最も高く、次いで「産科・婦人科」が47. 6%、「精神科」が45. 8% という結果に。これらの診療科はいずれも女性医師が占める割合が高く、出産や子育てなどによる休暇にも比較的理解があることが多いため、ワークライフバランスを整えやすいといわれています。 ちなみに、小児科の年収分布について同参照元によると、年収300万円未満は2. 4%、500万円未満は7. 7%、700万円未満は5. 9%、1, 000万円未満は14.

3) は (1. 1) と同じ形をしているが,母平均μを標本平均 に置き換えたことにより,自由度が1つ減って n - 1になっている。これは標本平均の偏差の合計が, という制約を生じるためで,自由度が1つ少なくなる。母平均μの偏差の合計の場合はこのような関係は生じない。 式(1. 3)は平方和 を使って,以下のように表現することもある [ii] 。 同様にして,本質的に(1. 4)と同じなのでしつこいのだが,標本分散s 2 (S/ n )や,不偏分散V( S / n -1)を使って表現することもある。平方和による表現のほうが簡潔であろう。 2.χ 2 分布のシミュレーションによる確認 確率密度関数を使ってχ 2 分布を描いた。左は自由度2, 4, 6の同時プロット。右は自由度2, 4, 10, 30であるが、自由度が大きくなるにつれて分布が対称に漸近する様子が分かる。 標準正規乱数Zを発生させて、標本サイズ5の平均値 M 、平方和 W 、偏差平方和 Y を2万件作成し、その 平均値 と 分散 を求め、ヒストグラムを描いた。 シミュレーション結果をまとめると下表のようになる。 統計量 反復回数 平均 分散 M 20, 000 0. 0 0. 2 W 5. 0 9. 9 Y 4. 0 8. 0 標準正規母集団から無作為抽出したサイズ n の標本平均値の平均(期待値)は0であり,分散は となっていることが確認できる。 χ 2 分布の期待値と分散は自由度の記号を f で表示すると [iii] ,以下のようになる。期待値が自由度になるというのは,平方和を分散で割るというχ 2 値の定義式, をみれば直感的に理解できるだろう(平方和を自由度で割ったものが分散であった)。χ 2 分布は平均値μや分散σ 2 とは無関係で,自由度のみで決まる。 式(1. 1)のようにWは自由度 f = n のχ 2 分布をするので期待値は5であり,式(1. 3)のようにYは自由度 f = n -1のχ 2 分布をするので期待値が4になっていることが確認できる,分散も理論どおりほぼ2 f である。 [i] カイ二乗統計量の記号として,ここでは区別の必要からWとYを使った。区別の必要のない文脈ではそのままχ 2 の記号を使うことが多い。たとえば, のように表記する。なおホーエルは「この名前はうまくつけてあるわけである」(入門数理統計学,250頁)と述べているが,χ 2 のどこがどうして「うまい」名前なのか日本人には分かりにくい。 [iii] 自由度の記号は一文字で表記する場合は f のほかに m や,ギリシャ文字のφ,ν(ニューと読む)などが使われる。自由度の英語はdegree of freedomなので自由の f を使う習慣があるのだろう。 f のギリシャ文字がφである。文脈からアルファベットを避けたい場合もありφを使うと思われる。νは n のギリシャ文字である。χ 2 分布の自由度が標本サイズ n に関係するためであろう。標本サイズと自由度とを区別するため,自由度にギリシャ文字を使うという事情からνを使う。なお m を使う人は n との区別のためだと思われるが,平均の m と紛らわしい。νはアルファベットのvに似ているので,これも紛らわしい。

5 27 20 5. 5 ②「理論値」からの「実測値」のズレを2乗したものを「理論値」で割る ③すべての和をとる 和は6. 639になります。したがって、 =6. 639となります。 棄却ルールを決める (縦がm行、横がn列)のクロス集計表の場合、自由度が のカイ二乗分布を用いて検定を行います。この例題の場合(2-1)×(4-1)=3です。したがって自由度「3」の「カイ二乗分布」を使用します。また、独立性の検定は 片側検定 で行います。統計数値表から の値を読み取ると「7. 815」となっています。 v 0. 99 0. 975 0. 95 0. 9 0. 1 0. 05 0. 025 0. 01 1 0. 000 0. 001 0. 004 0. 016 2. 706 3. 841 5. 024 6. 635 2 0. 020 0. 051 0. 103 0. 211 4. 605 5. 991 7. 378 9. 210 3 0. 115 0. 216 0. 352 0. 584 6. 251 7. 815 9. 348 11. 345 0. 297 0. 484 0. 711 1. 064 7. 779 9. 488 11. 143 13. 277 5 0. 554 0. 831 1. 145 1. 610 9. 236 11. 070 12. 833 15. 086 検定統計量を元に結論を出す 次の図は自由度3のカイ二乗分布を表したものです。 =6. 639は図の矢印の部分に該当します。矢印は 棄却域 に入っていないことから、「有意水準5%において、帰無仮説を棄却しない」という結果になります。つまり「性別と血液型は独立ではないとはいえない(関連があるとはいえない)」と結論づけられます。 ■イェーツの補正 イェーツの補正 は2行×2列のクロス集計表のデータに対して行われる補正で、離散型分布を連続型分布(カイ二乗分布や正規分布)に近似させて統計的検定を行う際に用いられます。次のようなクロス集計表があるとき、 イェーツの補正を行ったカイ二乗値は下式から求められます。ただし、a, b, c, dは各度数を表し、N=a+b+c+dとします。 ■おすすめ書籍 そろそろ統計ソフトRでも勉強してみようかなという方にはコレ!自分のPC環境で手を動かしながら統計の基礎も勉強しつつRの勉強もできます。結構な厚みがある本です。 25.

50 2. 25 6. 00 9. 00 (6) (5)の各セルの和( c 2 )を求める c 2 =1. 50+6. 00+2. 25+9. 00=18. 75 (7) エクセルのCHIDIST関数を使って、クロス集計表の(行数-1)×(列数-1)の自由度のカイ二乗分布から、(6)のカイ二乗値( c 2 )のp値を求める p=CHIDIST(18. 75, 1)=0. 000014902 p値が0. 01未満なので、有意水準1%で帰無仮説が棄却され、性別と髪をカットする所は関連があるということになります。 (3)から(7)についてはExcelのCHITEST関数を用いることで省略できます。次のようにワークシートに入力してください。 =CHITEST(実測度数範囲、期待度数範囲) この関数の結果はカイ二乗検定のp値です。前回書いたとおり、エクセル統計なら実測度数のクロス集計表だけで計算できます。 独立性の検定で注意すること 独立性の検定を行う際に注意しなければいけないことがあります。それは次の2つのケースです。 A. 期待度数が1未満のセルがある B. 期待度数が5未満のセルが、全体のセルの20%以上ある 前述の例と同じ構成比で、調査対象者が50人であったとすると、各セルの構成比が変わらなくとも、期待度数は次の表のようになります。 (2)' 期待度数 6 4 「男性、かつ、理容院でカットする」の期待度数は4になり、Bのケースに該当します。このようなとき、2×2のクロス集計表であれば、イェーツの補正によってカイ二乗値を修正するか、フィッシャーの直接確率(正確確率)によりカイ二乗分布を使わずにp値を直接求める方法があります。 2×2より大きなクロス集計表であればカテゴリーの統合を行います。サンプルサイズが小さいときや、出現頻度が数%のカテゴリーが掛け合わさったとき、A, Bどちらの状況も容易に発生します。 出現頻度が0%のカテゴリーは統合するまでもなく集計表から除いてください。0%のカテゴリーがあると、期待度数も0ということになり検定不能に陥ります。

0% 61 30. 5% 113 56. 5% 26 13. 0% Female 80 39 48. 8% 37. 5% 11 13. 8% Male 120 22 18. 3% 83 69. 2% 15 12. 5% 自由度: d. = ( r -1)( c - 1) =2 である。 大きなχ 2 値が観測され,有意水準5%で帰無仮説は棄却される。つまり男女で同じだとは言えない(性差がある)。 3.分割表の単分類検定 この検定は統計学のテキストには掲載されていない。クロス集計ソフトウエアであるQuantumにSingle Classification test (「単分類検定」あるいは「セル別検定」などの意味)として搭載されている。 マーケティング調査のクロス集計表は大部になることが多いので、集計表の解釈作業において、特徴のある場所を探すのに苦労する。そこで便利な方法が単分類検定である。このアイデアはすべてのセルを検定するもので、回答者全体の分布と有意差のあるセルに*印などをつける。 クロス表のあるセルに注目する。たとえば1行1列目のセル f 11 に注目する場合、以下のように「注目している一つのセル」と「それ以外」に二分し、回答者全体の行も同様に二分して2×2の分割表を、部分的に考える。 このセル f 11 は、たとえば性別が「男性」における,あるブランドに対する「認知」などであり、これが回答者「全体」の認知 f ・ 1 に比べて大きな差異であるか否かを検定する。検定統計量は(0. 1)式で与えられる。この検定をすべてのセルで実行するのである。 各セルの検定は、回答者全体の行を理論分布とみなせば、形式的には自由度1の適合度検定に相当する。また。回答者全体の比率を母比率π 0 とみなせば、形式的には(0. 2)式の、母比率の検定と同値である。 検定の多重性を考慮していないという理論的問題はあるが、膨大なクロス集計表をめくりながら、注目すべきセルに*印がマークされる便利なツールとして利用することができる。 ここで、 <カイ二乗分布> 母集団が正規分布N(μ,σ 2)に従うとき,そこから 無作為抽出 したサイズ n の標本を考える。別の表現をすると, n 個の確率変数 X i が互いに独立に正規分布N(μ,σ 2)に従うとき、標準化した確率変数の平方和Wは自由度 n のχ 2 分布に従う [i] 。 最初から標準正規母集団N(0, 1)を考えれば, と置き換えるのと同じではあるが,確率変数 Z i の単なる平方和として以下のように表現することもある。 さて,実際には母数μやσは未知である。そこで標本平均 を使った統計量Yを定義する。Yは自由度 n - 1のχ 2 分布に従う。 式 (1.

※コラム「統計備忘録」の記事一覧は こちら ※ 独立性の検定とは、いわゆるカイ二乗検定のことです。アンケートをする人にはお馴染みの、あのカイ二乗検定です。適合度の検定、母分散の検定など、カイ二乗分布を利用した統計的仮説検定のことをカイ二乗検定と呼ぶのですが、ただ単に「カイ二乗検定」とあれば、それは「独立性の検定」を指していると考えて間違いないでしょう。 さて、独立性の検定の「独立」とは一体どういうことなのでしょうか。新曜社の統計用語辞典では次のように書かれています。 「2つの事象AとBについて、その同時確率P(AB)がAの確率とBの確率との積となるならば、すなわち P(AB)=P(A)・P(B) となるならば、AとBは独立であるという」 例えば、大学生を調査して、その中で、女性が60%、美容院で髪をカットする人が80%だったとします。 X. 性別 女性 男性 60% P(A) 40% Y. 髪をカットする所 美容院 80% P(B) 理容院 20% もし「女性である(A)」と「美容院で髪をカットする(B)」が完全に独立した事象であれば、「女性で、かつ、美容院で髪をカットする人」である確率P(AB)は、次の計算により48%となります。この確率は、独立を仮定した場合に期待される確率、すなわち期待確率です。 P(AB)=0. 6×0. 8=0.

さまざまな検定 25-1. 母比率の検定 25-2. 二項分布を用いた検定 25-3. ポアソン分布を用いた検定 25-4. 適合度の検定 25-5. 独立性の検定 25-6. 独立性の検定-エクセル統計 25-7. 母比率の差の検定 事前に読むと理解が深まる - 学習内容が難しかった方に - 22. 母分散の区間推定 22-1. カイ二乗分布 22. 母分散の区間推定 22-2. カイ二乗分布表 ブログ 独立性の検定 ブログ クロス集計表から分析する

05を下回るので、独立ではない。 つまり、薬剤群かコントロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 こんな結論になります。 カイ二乗検定の例題:カイ二乗値の計算式は? ここから、カイ二乗値の計算式を解説します。 もし、カイ二乗検定の概要だけで知れればいい、ということであれば、ここから先は確認しなくてもOKです。 カイ二乗値は、各カテゴリで、以下の計算式で求めた値を全て足し合わせたものです。 つまり、先ほどのデータで表1と表2の差を計算していることになります。 この計算式をもとに各カテゴリで計算すると、以下のような表を作ることができます。 1. 78 1. 45 そしてカイ二乗値は、これら4つの値を全て足したもの。 1. 78+1. 45+145=6. 46 この6. 46が、カイ二乗値になります。 イェーツの連続性補正のカイ二乗値というものもある 実はカイ二乗値には、上記で示したものの他に「イェーツの連続性補正」をしたカイ二乗値というのもあります。 イェーツさんによれば、 カイ二乗値とカイ二乗分布に小さなズレがあり、そのズレの影響で本来より有意差が出やすい結果になってしまうのではないか というわけです。 有意差が出やすいということは、 本来有意差がないのに有意差があるという間違った結果が出るリスク(第一種の過誤、αエラー) が大きくなる ということ。 αエラーが大きくなっちゃダメですよね。。 なので、それを補正するのがイェーツの連続性補正。 イェーツの連続性補正については、こちらの記事をご参照くださいませ! カイ二乗検定でP値を算出するには、自由度を求めてカイ二乗分布表と見比べる カイ二乗値が算出できれば、あとはカイ二乗分布表と見比べるだけです。 見比べる際には「自由度」の知識が必要になりますので、 自由度についても学んでおきましょう 。 前述の通り、このデータをもとに出力されるP値は、0. 05を下回ります。 そのため結論は"独立ではない"、つまり、薬剤群かコトロール群かによって、治るか治らないかが違ってくる。 カイ二乗検定を統計解析ソフトで実践したり動画で学ぶ カイ二乗検定をEZRで実践する方法を、別記事で解説しています 。 EZRとは無料の統計ソフトであるRを、SPSSやJMPなどのようにマウス操作だけで解析を行うことができるソフトです。 EZRもRと同様に完全に無料であるため、統計解析を実施する誰もが実践できるソフトになっています。 2019年5月の時点で英文論文での引用回数が2400回を超えているとのことで、論文投稿するための解析ソフトとしても申し分ありません。 これを機に、EZRで統計解析を実施してみてはいかがでしょうか?