エクセルのカイ二乗検定(独立性の検定)のp値の求め方【コピペ用テンプレートあり】

エクセル上で、カイ二乗（$\chi^2$）の独立性の検定を行い、p値を求める方法を紹介します。

下にテンプレート（セルデータサンプル）があるので、 コピペですぐに使用できます。

カイ二乗の独立性の検定は、統計的仮説検定の一種です。 単純に「カイ二乗検定」と呼ばれることもあります。 2つのカテゴリ変数を持つデータセットに対して行う、母比率の差の検定です。 2つのカテゴリ変数は独立しているか、互いに関係性があるかの評価に使用されます。

ザックリとした手順は以下です。

1. データから、観測度数のクロス集計表を作成
2. 1から、期待度数（2変数が独立なとき）のクロス集計表を作成
3. 1と2のそれぞれから計算される比率に、有意な差がないか検定

カイ二乗の独立性の検定は、以下のような場合に使用します。

• データが2つのカテゴリ変数（質的データ）で構成されている。
• クロス集計表の期待度数が十分に大きい（少なくとも80%以上のセルが5以上、かついずれのセルも1以上）。

仮説検定では、 p値 を算出し、 有意水準α と比較を行います。 p値 は、=CHISQ.TEST関数によって得られます。

p値 と 有意水準α による判定は以下の通りです。

• p値 < α のとき: 観測度数と期待度数に有意な差が ある 2つのカテゴリ変数は独立でない（関係性がある）
• p値 ≥ α のとき: 観測度数と期待度数に有意な差が ない 2つのカテゴリ変数は独立でない とは言えない

以下の 全セルをコピー ボタンをクリックし、エクセルの A1 セルに貼り付けると、 K3 セルにp値（下記の場合 0.17090352）、E6セルに検定結果（下記の場合 （有意差）なし）が出力されます。

A, B, C列のデータと、 クロス集計表（観測度数）のラベル（F4 ~ G4, H5 ~ H6）を書き換え、 データ数に応じて F5 ~ G6セル中の参照セル範囲を書き換えることで、 各自のデータにあわせて計算できます。 テンプレート・サンプルのクロス集計表のサイズは2x2ですが、 自由に拡張できます（2x3や3x3など）。

エクセルで対応のカイ二乗の独立性の検定を行うための手順は、以下の5つです。

データセットを2つのカテゴリ変数でクロス集計します。 集計には COUNTIFS 関数を使用します。

集計した値から、SUM 関数で合計値も算出します。

手順1で作成したクロス集計表（実測度数）の中の合計値を使い、 クロス集計表（期待度数）を作成します。

クロス集計表（期待度数）の各セルの値は、以下の式で算出します。

※ クロス集計表（期待度数）中の合計値の算出は必須ではありません。

有意水準αを 事前 に設定します。 0.05（5%）や 0.01（1%）が一般的です。

=CHISQ.TEST 関数を使用して、 実測度数と期待度数間のp値を算出します。

設定した有意水準と、算出したp値を比較した結果を表示します。 ここで IF 関数を使用しています。