【初心者向け】これだけ！２つの群の比較はフィッシャー検定！

こんにちは。ほしのはやしです。
統計って慣れるまで本当につらいですよね。

でも、基本を抑えたらなんのその！ちょっと使う分には簡単にできていしまいます！

今回は、２つの群の比較（例：男女比、運動の有無）をしたい場合の方法について説明します。
身長の平均など２つの数値の比較については別のページでまとめていますので、そちらをご覧ください。

このような数値で表せないデータのことをカテゴリー変数といいます！
数値で表すデータのことを連続変数といいます！

今回はカテゴリー変数を調べたいときに使う統計手法です！

２つの群を比較

どんな検定を使えばいいの？

たとえば、A大学の工学部と農学部で、男女比が異なることを統計的に示したいとします。
具体的には以下の表のような形ですね！

A大学	工学部	農学部
男性	80人	60人
女性	20人	50人

ズバリ！Fisherの正確検定を使えば大きく問題はありません！！

似たようなものでカイ二乗検定がありますが、これは表のいずれかのN数が5未満のときは使えません。
またN数が20未満のときも避けるべきで、初学者は万能に対応できるFisherの正確検定を覚えておけば大丈夫です。

実際には、上のような表でデータを集めることないですよね。
他の多くのサイトではわざわざこの表を作成する方法を説明しています。
ここではより実践に近い形でのR studioのコードについて説明します。
R studioのインストール方法は関連記事を参考にしてください！

具体的なコード（R studio）

テーブル名：datasheet

Sex	Department
Male	Engineering
Male	Engineering
Female	Engineering
Female	Agriculture
Female	Agriculture
Male	Engineering
…	…

library(tidyverse)
fisher.test(datasheet$Sex, datasheet$Department)

これだけです！

この「$」は、どの表を使うか明示するときによく使う技術です

基本的には、デフォルト設定の両側検定をすればよいのですが、片側検定をしたい場合は下記のように追記してください。

library(tidyverse)
fisher.test(datasheet$Sex, datasheet$Department, alternative = “greater”)

もしくは

library(tidyverse)
fisher.test(datasheet$Sex, datasheet$Department, alternative = “less”)

greater：右片側検定
less：左片側検定

詳しく勉強されたい方は、下記のブログがオススメです！
https://qiita.com/DeepMata/items/45678d3af97c01a3a277

まとめ

２つの群を統計的に比較する基本のFisher正確検定について解説しました。
少しでも統計について慣れていただけると幸いです！