イェイツのカイ二乗検定
統計学において, イェイツの修正 (またはイェイツのカイ二乗検定)は分割表において独立性を検定する際にしばしば用いられる。場合によってはイェイツの修正は補正を行いすぎることがあり、現在は用途は限られたものになっている。
不幸なことに、イェイツの修正は修正しすぎる傾向があり、このことは全体として控えめな結果となり帰無仮説を棄却すべき時に棄却し損なってしまうことになりえる(第2種の過誤)。そのため、イェイツの修正はデータ数が非常に少ない時でさえも必要ないのではないかとも提案されている。 例えば次の事例:
∑ i = 1 N O i = 20 {\displaystyle \sum _{i=1}^{N}O_{i}=20\,}
そして次がカイ二乗検定に対してイェイツの修正を行った場合である:
χ Yates 2 = ∑ i = 1 N ( | O i − E i | − 0.5 ) 2 E i {\displaystyle \chi _{\text{Yates}}^{2}=\sum _{i=1}^{N}{(|O_{i}-E_{i}|-0.5)^{2} \over E_{i}}}
ここで:
Oi = 観測度数
Ei= 帰無仮説によって求められる(理論的な)期待度数
Ei= 事象の発生回数