フィッシャーの正確検定計算ツール

Fisherの正確検定とは？

Fisherの正確検定（Fisher's exact test）は、2×2分割表において 2つのカテゴリカル変数間に非無作為的な関連があるかどうかを判定する統計的 有意性検定です。大標本近似に依存するカイ二乗検定とは異なり、Fisherの 正確検定は帰無仮説（独立）のもとで観測されたデータ（またはそれ以上に 極端なデータ）の正確な確率を計算します。このため、標本サイズが小さい 場合や期待セル度数が5未満の場合に特に適しています。

使用する場面

以下の条件のいずれか1つ以上に該当する場合、カイ二乗検定の代わりにFisherの 正確検定を使用します：全体の標本サイズが小さい場合（一般的にN < 20-30）、期待セル度数が5未満のセルがある場合、または周辺合計が大きく 不均衡な2×2表の場合。標本サイズが制限される可能性のある臨床試験、 疫学研究、生物医学研究において、小標本カテゴリカル分析の標準として 使用されています。

Fisherの正確検定 vs カイ二乗検定

Fisherの正確検定の前提条件

Fisherの正確検定はカイ二乗検定よりも前提条件が少ないですが、以下の 事項は満たす必要があります：

オッズ比の理解

オッズ比（OR）は、2×2表における関連の強さと方向を定量化します。 一方の群における結果のオッズを他方の群のオッズと比較します：

APA形式での報告方法

Fisherの正確検定の結果をAPA形式で報告する際は、検定名、p値、オッズ比、 95%信頼区間を含めます：

注：p値は小数第3位まで報告し、.001未満の場合は p < .001と表記します。常にオッズ比と95%信頼区間を 含めてください。セルに0が含まれる場合、オッズ比が未定義または 無限大になる可能性があることに注意してください。

よくある誤り

• 小標本でカイ二乗検定を使用： 期待度数が5未満の場合、 カイ二乗近似は信頼できません。小標本の2×2表ではFisherの正確検定を 使用してください。
• 信頼区間の無視： 有意なp値だけでは効果の大きさを 示しません。関連の方向と不確実性を伝えるために、常にオッズ比と95% 信頼区間を報告してください。
• オッズ比と相対リスクの混同： オッズ比と相対リスクは 異なる指標です。結果が一般的な場合（> 10%）、オッズ比は相対 リスクを過大推定します。適切な場合は両方を報告してください。
• 非二値データへの適用： Fisherの正確検定は2×2表 向けに設計されています。より大きな表にはカイ二乗検定または Freeman-Halton拡張を使用してください。
• 対応データへの使用： Fisherの正確検定は独立な観測を 前提としています。対応または対比された二値データにはMcNemar検定を 使用してください。