正確確率検定とは｜SPSSでできること
正確確率検定（Fisherの正確確率検定）は、 サンプル数が少ない場合でも正確な有意確率を算出できる検定手法です。
このページでは、正確確率検定で分かることと、SPSSで実施する際に選ぶべき製品（オプション）を明確にします。
正確確率検定とは
正確確率検定（Fisher’s Exact Test）は、 2×2 分割表において、期待度数が小さい場合でも 近似を用いずに正確な有意確率を算出する検定手法です。
カイ二乗検定では前提条件（期待度数 ≥ 5）を満たさない場合、 結果の信頼性が低下します。 そのような場合に、正確確率検定が有効な代替手法となります。
この分析で分かること
- 2つのカテゴリ変数間に関連があるか
- 小標本データでも信頼できる検定結果
- 稀な事象・限定サンプルでの差の検証
正確確率検定が必要となる場面
- サンプルサイズが小さい（例：n < 20）
- 期待度数が 5 未満のセルが存在する
- 医療・臨床研究などで稀な事象を扱う場合
SPSSで正確確率検定を行う場合の製品選定
正確確率検定（Fisherの正確確率検定）は、 2×2のクロス集計表についてはIBM SPSS Statistics Base の標準機能で実施できます。一方、2×3以上の黒集計表や他の分析手法において正確確率検定を行いたい場合にはIBM SPSS Exact Testsが必要です。
| やりたいこと | 対応製品 | 備考 |
|---|---|---|
| 2×2の黒集計法におけるフィッシャーの直接法 | IBM SPSS Statistics Base | 標準搭載 |
| 上記以外の 正確確率検定（Fisher） | IBM SPSS Exact Tests | 基本製品が必要です。 オプションが必要 |
分析時の注意点
- 2×2 分割表が前提となる
- サンプル数が多い場合はカイ二乗検定が適切
- 効果量（オッズ比等）と併せて解釈すると有用
正確確率検定の次に検討すべき分析手法
- カイ二乗検定：標本数が十分な場合
- ロジスティック回帰分析：多変量での影響分析
- 生存分析：時間要素を含めた分析