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統計に関する質問です. 現在,卒業論文を作成しているところなのですが,困って...

ask********さん

2014/12/2817:20:05

統計に関する質問です.
現在,卒業論文を作成しているところなのですが,困っていることがあります.

ある2つの部署で,いくつかの事象について経験があるかないかを調査したデータがあります.

例えば事象1について,部署Aは30人中12人経験があり,部署Bは40人中4人経験がある,という形です.
この場合,部署Aでは40%の人が経験があるのに対し,部署Bは10%の人が経験があることになると思いますが,これらについて差があることを統計的に記述したいと考えています.

そこで,調べたところ,2つの地域のテレビの視聴率の差を検定する際などに使えるという,母不良率(母比率?)の差の検定を用い,部署の人数を試料個数,経験人数を不良個数として検定を行い,有意であるかどうかを記述したところ,教授にダメ出しをいただきました.データが二項分布に従わないため,この手法では検定できないということです.

質問は2つあります.
1つ目は,この事例は本当に母不良率の差の検定で検定できないのか,ということです.テレビの視聴率の差を検定できるのになんでだろうという部分が拭いきれません.
2つ目は,この事例の検定にふさわしい検定手法はなにか,ということです.やはりこのような事例の場合は,分布を仮定しないノンパラメトリック手法が適しているのでしょうか.一応自分なりに調べ,フィッシャーの正確確率検定というものも使ってはみたのですが,結果が使いにくく,どうしようかというところです.

ご存知の方教えていただけると幸いです.よろしくお願いします.

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qas********さん

2014/12/2900:31:35

その事象次第ではないでしょうか?

二つの部署について同じ期間を調べ、かつその期間内にその事象を経験する確率が同じ部署の人なら全て同じで独立として良いなら、母比率の差の検定で良いと思います。

おそらくそういう前提が成り立たないのでダメ出しされたのでは。

質問した人からのコメント

2015/1/4 15:15:48

母比率の差の検定でダメな理由がよくわかりました.ベストアンサーにさせていただきます.

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ベストアンサー以外の回答

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tou********さん

2014/12/2911:28:47

ask_tokeiさんが行った方法でも悪くはないのですが、わたくしであれば、ご質問のデータのような場合、どんなときでもFisher Exact Testを使います。

以下、参考まで、Rでの結果です。
> matrix(c(12,4,30-12,40-4),nr=2)
[,1] [,2]
[1,] 12 18
[2,] 4 36
>

Fisher's Exact Test for Count Data

data: matrix(c(12, 4, 30 - 12, 40 - 4), nr = 2)
p-value = 0.004225
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.499139 28.425142
sample estimates:
odds ratio
5.836106

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