カイ二乗検定は味気ない・・・！？
カイ二乗検定ではデータの度数を増やしてゆくと検出力が大きくなり「高度に有意な差がある」と言った味気ない結果となる。
データの度数を増やせば増やすほど有意になる確率が高くなり、単に、出現度数（比率）に差があると言うだけでは何とも味気ない。
最近ではパソコン統計手法が当たりまえで決定木（Decision tree）の分析も統計ソフトに任せておけば良い。例えば、「生存と死亡」を分ける第1要因が「性別」で、第2要因が「病態」とすると、「生存と死亡」の決定木は「性別」と「病態」に枝分かれして行き、最終的に最適なClassification がパソコンで自動的に実行される。
もし、医学データの分析においてカイ二乗検定が憂鬱と思われるなら、決定木を試みると新たな情報が得られるかも知れない。