正確確率検定とは？
― 小標本でも信頼できるFisher正確確率検定

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。カイ二乗検定の前提条件（期待度数≥5）を満たさない場合に有効な代替手法となります。

難易度：★★☆ 想定読了：7分 最終更新 2026.05.17 監修：スマート・アナリティクス代表
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正確確率検定とは

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。カイ二乗検定の前提条件（期待度数≥5）を満たさない場合に有効な代替手法となります。

正確確率検定で分かること

  • 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
  • 正確な有意確率（p値）

正確確率検定の主な種類

タイプ用途
Fisherの正確確率検定2×2分割表の正確検定（古典的手法）
正確版カイ二乗（多次元）2×3以上の分割表で正確p値
モンテカルロ法大規模データで実用的な近似的正確p値

研究・ビジネスでの利用シーン

稀な副作用の発現比較

医療研究

サンプル数が限られる臨床試験で、有害事象の発現率を正確に比較します。

動物実験の小標本データ

実験研究

個体数が限られる動物実験で、群間の発生率差を厳密に検定します。

サブグループ解析

社会調査

属性ごとの細かなサブセットでの差を、期待度数の制約なく検定します。

SPSSで実施する場合の製品選定

正確確率検定をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。

やりたいこと対応製品備考
2×2表のFisher正確確率検定IBM SPSS Statistics Base標準搭載
2×3以上の正確検定IBM SPSS Exact Testsオプション必須
ノンパラメトリック正確版IBM SPSS Exact TestsU検定・Wilcoxon等

分析時の注意点

  • 片側／両側検定の選択を明確にする
  • サンプル数が多い場合はカイ二乗検定の方が計算負荷が低い
  • 効果量（オッズ比等）と併せて解釈する
  • 解釈は確率論的解釈に注意

正確確率検定の進め方、専門家がサポートします

分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。

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よくあるご質問

Q.Fisherの正確確率検定はBaseで実施できますか？
2×2分割表のFisher正確確率検定はBaseに含まれます。それ以外（多次元表や他のノンパラメトリック検定の正確版）はSPSS Exact Testsが必要です。
Q.カイ二乗とFisherはどう使い分け？
期待度数が5以上のセルが多い大規模データはカイ二乗、期待度数が小さいセルを含む小標本はFisherが推奨されます。
Q.モンテカルロp値と正確p値の違いは？
正確p値は厳密値、モンテカルロp値は乱数による近似値です。データ規模が大きく正確値の計算が困難な場合にモンテカルロを使用します。

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