カイ二乗検定

カテゴリ変数間の独立性を検定する統計手法。観測された度数と期待される度数の差を統計的に評価し、変数間の関連性を判定する。

検定の種類：
・独立性の検定：2つのカテゴリ変数間に関連があるか
・適合度の検定：観測値が理論分布に従うか
・同質性の検定：複数の母集団で分布が同じか

実行手順：
1. 帰無仮説の設定：「2つの変数間に関連性がない」
2. クロス集計表の作成
3. 期待度数の計算（各セル：行合計×列合計÷総計）
4. カイ二乗統計量の算出：Σ(観測度数-期待度数)²/期待度数
5. 自由度の決定：(行数-1)×(列数-1)
6. p値の算出と判定

適用条件：
・各セルの期待度数が5以上
・独立したサンプリング
・カテゴリ変数であること

実務での活用例：
・顧客満足度と購買行動の関連分析
・性別と製品選好の関係性検証
・地域と売上パフォーマンスの関連性調査
・品質改善施策の効果検証