２ｘ２分割表については、比率の差、相対危険度、オッズ比とその９５％信頼区間について別項で説明した。ここでは、検定法について説明する。
１）χ2独立性の検定： Chi-square test for
independence
２ｘ２分割表の検定に用いられる。
例：出生体重１０００ｇ未満の児に予防的にグルコースーインスリン療法（ＧＩ療法）を施行した群としなかった群での、高カリウム血症発生数を比較し、ＧＩ療法により発生率が異なるかをみる。
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この場合各セルの期待度数がすべて５以上ならχ2検定を行う。
もし、５以下のセルがある場合にはFishreの直接確率計算法を行う。
期待度数とは
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aの期待度数＝(a+b)×(a+c)/(a+b+c+d)
Stat Viewでは、期待度数の計算も可能．
χ2検定かFisher検定かについて、Harvey Motulskyは次のようにまとめて
いる。
○Fisher's Exact検定は、常に正確なｐ値を与えるために最良の選択である。
○χ2検定は計算が簡単であるが、近似的なｐ値しか与えない。
○コンピューターに計算させる場合 Fisher検定を用いるべきである。
○分割表の数値が６未満の数値が一つでもあればχ2検定は絶対に
避けるべきである。
○サンプルサイズが大きい場合Yatesの補正は必要ない。
独立性の検定（χ2検定）と２群の比率の差の検定
両者とも２ｘ２分割表の検定に用いられるが独立性の検定の帰無仮説は「２変数は関連がない」であるのに対し２群の比率の差の検定の帰無仮説は「２群の比率に差はない」である。
両者の検定結果は全く同じであるが、２群の比率の差の検定は最初に２群を設定した後にデータを収集する場合に用いられるのに対し、独立性の検定は前もって対象数を決めておいてから後に２要因に分類した場合に用いられる。
以下の例のような、A国とＢ国の乳児の寝るときの体位の比が同じかどうかをみるには、同等性の検定（χ2検定と同じ）をおこなう．
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しかし、２群において、著効、やや有効、不変、悪化など順位をつけた場合にはMann-Whitney 検定 (Wilcoxon rank sum test)を用いる。ちなみに、４群を有効と無効に分類してしまうと、χ2検定となる。
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２）McNemar検定
２群の比率の差の検定でも対応がある場合にはMcMemar検定を用いる。
例１）同じ１００人で大統領を支持するかどうかを前期と後期で調査し差があったかどうかを調べる場合。
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McNemar検定は、次の式でχ2値を求めれば簡単にできる。
上の式で-1はYatesの連続補正であるが省略してもよい。
自由度１のχ2分布からｐ値を求める。
例１では（（３５－２５）ー１）2/（３５+２５）=1.35
1.35は自由度１のχ2分布でみるとｐ値が0.2367～0.2542である。
ただし、b+cが１０以下の場合には２項分布にもとずくexact検定を用いる。
SPSSでは、b+cが２５未満の場合には二項分布を用いる。
ＳＰＳＳによるMcNemar検定法はこちら
なおオッズ比はｂ/ｃで、その95%信頼区間は
多分類の場合
ところで、SIDSの危険因子で、母乳、混合、人工乳の場合のように多分類の場合にはどのように処理したらよいだろう。
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