使い方（3ステップ）
- 分離比プリセット（3:1 など）を選ぶか、カスタムで比を入力します。
- カテゴリごとの観測数（Observed）を入れます（例題を使うと一発です）。
- 結果（χ²・p値・期待数・グラフ）が表示されます（自動更新ONの場合は入力と同時に更新されます）。
結果はあくまで目安です。寄与（Contribution）やグラフも合わせて確認してください。
入力（分離比・観測数）
結果（χ²・p値）
χ²
—
df
—
p値
—
α（目安）
—
—
観測 vs 期待（表とグラフ）
Observed
Expected
| Category | Observed | Expected | O−E | Contribution | Pearson residual | Ratio |
|---|
観測 vs 期待
寄与（Contribution）
計算の流れ（How it’s calculated）
- 合計 N と比 r から、期待数 Expected を計算します（Ei = N · ri / Σr）。
- χ² = Σ (Observed − Expected)² / Expected を求めます。
- 自由度は df = カテゴリ数 − 1 です（比があらかじめ決まっている前提）。
- p値は χ² 分布の上側確率（P(Χ² ≥ χ²)）として計算します。
- （任意）df=1（2カテゴリ）のときは、イェーツの連続性補正を適用できます（目安）。
このページの「目安」は断定ではありません。必要に応じて前提（カテゴリのまとめ方など）も見直してください。
よくある質問（FAQ）
期待数が小さいときはどうなりますか？
期待数が小さいカテゴリがあると χ² 近似が荒くなることがあります。このページでは警告を表示します（目安）。
p<0.05 なら“合っていない”ですか？
よく使われる目安ですが、状況によって解釈が変わります。ここでは参考表示として扱い、断定はしません。
カテゴリ名は何を入れればいいですか？
何でもOKです（例: 顕性（優性）/潜性（劣性）、AA/Aa/aa など）。空でも計算できます。
共有URLにはデータも入りますか？
入れる/入れないを選べます。データはブラウザ内で処理され、送信されません。
観測データはどこに送信されますか？
計算はブラウザ内で行われ、入力した数値やカテゴリ名は送信されません。
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