検定では「α=5%」のようにそのまま渡せたほうがミスが減りますよね。1-αに変換し忘れて結果が逆になるのは、統計関数あるあるです。

そんなときに使うのがExcelのCHISQ.INV.RT関数です。
この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。
CHISQ.INV関数との違いやCHISQ.DIST.RT関数との逆関数関係も整理しました。旧CHIINV関数との互換性もあわせて紹介しますよ。

ExcelのCHISQ.INV.RT関数とは？右側確率からχ²値を求める逆関数

ExcelのCHISQ.INV.RT関数（読み方: カイ・スクエア・インバース・ライトテール）は、カイ二乗（χ²）分布の右側累積確率から対応するカイ二乗値を逆算する関数です。
「CHISQ」は「Chi-Square（カイ二乗）」、「INV」は「Inverse（逆関数）」、「RT」は「Right-Tail（右側）」の略です。

CHISQ.DIST.RT関数が「カイ二乗値 → 右側確率」を求めるのに対し、CHISQ.INV.RT関数はその逆の「右側確率 → カイ二乗値」を求めます。
つまり2つの関数は逆関数の関係にあります。CHISQ.INV.RTが返す値はカイ二乗分布上の「臨界値（critical value）」と呼ばれるものですね。

CHISQ.INV.RT関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 有意水準αから適合度検定・独立性検定の臨界値を直接求める
• 「右側の確率がp以上になるカイ二乗値はいくつか」を逆算する
• p値とχ²統計量の対応関係を逆方向から確認する
• 検定レポートに「自由度N・有意水準αの臨界値」を明示する
• 母分散の信頼区間（両側）の上限側で使う臨界値を算出する

NOTE

CHISQ.INV.RT関数はExcel 2010以降で使えます。
Microsoft 365、Excel 2013〜2024のすべてのバージョンに対応しています。
Excel 2007以前では旧CHIINV関数を使ってください。引数の意味は同じ（右側確率）です。

CHISQ.INV.RT関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=CHISQ.INV.RT(確率, 自由度)

カッコの中に、右側累積確率と自由度の2つを指定します。
CHISQ.DIST関数のような関数形式（TRUE/FALSE）の引数はありません。

引数の説明

2つの引数はどちらも必須です。省略するとエラーになります。

TIP

自由度に小数を入れた場合は、整数部分だけが使われます。
たとえば3.7と指定しても、内部では3として計算されますよ。

CHISQ.INV.RTが返す値の意味

CHISQ.INV.RT関数は、指定した右側累積確率に対応するカイ二乗値を返します。

たとえば =CHISQ.INV.RT(0.05, 1) は約 3.8415 を返します。
これは「自由度1のカイ二乗分布で、右側5%（つまり左側95%）に対応する値」という意味です。
有意水準5%の臨界値としておなじみの数値ですね。

TIP

確率は「右側」の累積確率を渡すのがポイントです。
有意水準5%の検定で臨界値を求めたいときは、αの値0.05をそのまま渡します。
CHISQ.INV関数とは渡す確率の向きが逆なので、混同しないよう注意してくださいね。

CHISQ.INV.RT関数の基本的な使い方

ここからは具体的な確率と自由度を使って、CHISQ.INV.RT関数の動きを確認していきましょう。

有意水準5%の臨界値を求める

検定でいちばんよく使う「有意水準5%（右側5%）」の臨界値を、自由度を変えながら求めてみます。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 1)   → 3.8415
=CHISQ.INV.RT(0.05, 2)   → 5.9915
=CHISQ.INV.RT(0.05, 3)   → 7.8147
=CHISQ.INV.RT(0.05, 5)   → 11.0705
=CHISQ.INV.RT(0.05, 10)  → 18.3070
=CHISQ.INV.RT(0.05, 20)  → 31.4104

自由度が大きくなるほど、臨界値も大きくなっていきます。
これはカイ二乗分布のピークが自由度の増加とともに右にずれていくためですね。

有意水準を変えて臨界値を比較する

自由度5で固定し、有意水準（α）を変えたときの臨界値を比較してみます。

有意水準を厳しくする（αを小さくする）ほど、臨界値は大きくなります。
「より強い証拠がないと棄却しない」というイメージですね。
αをそのまま渡せるので、レポートの数式と論文の表記がそのまま一致するのが便利です。

信頼区間の上限を求める

母分散や母標準偏差の信頼区間を計算するときにも、CHISQ.INV.RT関数を使います。
たとえば95%信頼区間（両側）の上側臨界値を求めたいとき、確率は0.025（=（1-0.95）/2）を渡します。

=CHISQ.INV.RT(0.025, 10)   → 20.4832

この値は「自由度10のカイ二乗分布で、右側2.5%に対応するカイ二乗値」です。
母分散の信頼区間を求める式 (n-1)*s² / χ² の分母に使う臨界値の片方になります。

TIP

母分散の信頼区間（95%・両側）では、下側臨界値も必要です。
下側は =CHISQ.INV.RT(0.975, n-1) または =CHISQ.INV(0.025, n-1) で求められますよ。

CHISQ.DIST.RT関数との逆関数関係を確認する

CHISQ.INV.RT関数とCHISQ.DIST.RT関数は逆関数の関係にあります。
次の数式で確認してみましょう。

=CHISQ.DIST.RT(CHISQ.INV.RT(0.05, 5), 5)

結果は 0.05 です。CHISQ.INV.RTで求めた値（11.0705）をCHISQ.DIST.RTに戻すと、元の確率に戻ります。
「確率 → カイ二乗値 → 確率」のラウンドトリップが成立するわけですね。

逆方向のラウンドトリップも成立します。

=CHISQ.INV.RT(CHISQ.DIST.RT(7.8147, 3), 3)

結果は 7.8147 に戻ります。

TIP

CHISQ.DIST.RTとCHISQ.INV.RTは表裏一体の関係です。
「カイ二乗値が手元にあってp値を知りたい」ならCHISQ.DIST.RT、「有意水準αから判定基準のカイ二乗値が欲しい」ならCHISQ.INV.RTと使い分けてくださいね。

CHISQ.INV.RT関数の実践的な使い方・応用例

適合度検定の臨界値を求めて判定する

「アンケートの5択に偏りがあるか」を判定する適合度検定に、CHISQ.INV.RT関数を使う例を見てみましょう。

たとえば5択アンケート（回答合計100）の結果が次のとおりだったとします。

まずカイ二乗統計量（観測値と期待値のズレの合計）を計算します。

=(28-20)^2/20 + (15-20)^2/20 + (22-20)^2/20 + (18-20)^2/20 + (17-20)^2/20

結果は 5.3 です。自由度は「カテゴリ数 – 1 = 4」になります。

次に有意水準5%の臨界値をCHISQ.INV.RT関数で求めます。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)

結果は約 9.4877 です。

カイ二乗統計量（5.3）が臨界値（9.4877）より小さいので、「回答に有意な偏りがあるとはいえない」と判断できますね。
有意水準αをそのまま0.05として渡せるので、変換ミスが起きにくいのがCHISQ.INV.RT関数のうれしいところです。

TIP

観測値と期待値の範囲があるなら =SUMPRODUCT((A1:A5-B1:B5)^2/B1:B5) の1式でカイ二乗統計量がまとめて計算できます。
p値で判定したい場合はCHISQ.DIST.RT関数を使ってくださいね。

独立性検定のレポート用テンプレート

「性別と商品の好みに関連があるか」のようなクロス集計表からの独立性検定でも、臨界値を活用できます。
レポートに判定基準を明記したいときに有効なパターンです。

次のクロス集計表を例にします。

期待度数を求めて、カイ二乗統計量を計算すると約 9.0909 です。
自由度は (2-1) × (2-1) = 1 ですね。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 1)

結果は約 3.8415 です。

カイ二乗統計量（9.0909）が臨界値（3.8415）を大きく上回っています。よって「性別と商品の好みには有意な関連がある」と判断できますね。

このアプローチのメリットは、有意水準を変えた感度分析が簡単にできるところです。
たとえば自由度1なら、α=5%は3.8415、α=1%は6.6349、α=0.1%は10.8276のように臨界値が並びます。
確率をそのまま並べるだけで、複数水準の判定基準が一目でわかりますよ。

検定の自由度別 臨界値テーブルを作る

実務でカイ二乗検定を頻繁に使うなら、CHISQ.INV.RT関数で臨界値テーブルを作っておくと便利です。

A列に自由度、B〜D列に有意水準（0.10, 0.05, 0.01）を割り当てます。=CHISQ.INV.RT(B$1, $A2) のような複合参照式を入れれば、一括で表が完成しますよ。
ヘッダーに直接αの値が並ぶので、論文や統計の教科書の表とそのまま見比べられるのが利点です。

TIP

検定で使う臨界値の代表値を覚えておくと便利です。
自由度1・α=5% → 3.84、自由度1・α=1% → 6.63 はとくに頻出ですね。

母分散の信頼区間を求める

標本データから母分散の95%信頼区間を求めるときにも、CHISQ.INV.RT関数が役に立ちます。

母分散の信頼区間（95%・両側）の式は次のとおりです。

下限: (n-1) × s² / CHISQ.INV.RT(0.025, n-1)
上限: (n-1) × s² / CHISQ.INV.RT(0.975, n-1)

たとえば標本サイズn=11、標本分散s²=4.5のとき、95%信頼区間は次のように計算します。

=10 * 4.5 / CHISQ.INV.RT(0.025, 10)   → 約 2.198（下限）
=10 * 4.5 / CHISQ.INV.RT(0.975, 10)   → 約 13.860（上限）

母分散の95%信頼区間は [2.20, 13.86] となります。
右側0.025（分布の上端側）が分母に来ると下限の値が得られます。
右側0.975（分布の下端側）が分母に来ると上限の値になる点に注意してください。

TIP

母分散の信頼区間は「両側」で考えるので、95%なら片側2.5%ずつを差し引きます。
右側0.025（分布の右端）と右側0.975（分布の左端）の2つの臨界値を組み合わせて使う、と覚えておきましょう。

よくあるエラーと対処法

#NUM!エラー

CHISQ.INV.RT関数で最もよく見るエラーです。以下の原因が考えられます。

確率の範囲（0より大きく1未満）と自由度の範囲（1以上）を覚えておけば対処は簡単です。

=CHISQ.INV.RT(0, 3)      → #NUM!エラー
=CHISQ.INV.RT(1, 3)      → #NUM!エラー
=CHISQ.INV.RT(0.05, 0)   → #NUM!エラー
=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → 正常（約9.4877）

「ちょうど0%」や「ちょうど100%」に対応するカイ二乗値は数学的に定義できないため、エラーになります。
0.001や0.999のように、0と1を避けた値を指定してくださいね。

#VALUE!エラー

引数に数値以外の文字列を指定すると発生します。

=CHISQ.INV.RT("abc", 3)   → #VALUE!エラー

セル参照を使う場合は、参照先に数値が入っているかを確認してください。
空白セルや、見た目は数字でも文字列扱いになっているセルを参照するとエラーが出やすいです。

#NAME?エラー

Excel 2007以前で CHISQ.INV.RT を使うと、ピリオド付きの関数名を認識できずに発生します。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → #NAME?エラー（Excel 2007以前）

このときは旧 CHIINV 関数を使うか、Excelを2010以降にアップデートしてください。
旧CHIINV関数も「右側確率を渡す」仕様なので、CHISQ.INV.RTと引数の意味は同じです。移行はそのまま関数名を置き換えるだけで済みます。

なお、関数名の「.（ピリオド）」を全角で入力した場合も#NAME?エラーになります。
半角ピリオドで入力されているかも合わせて確認してくださいね。

CHISQ.INV.RTとCHISQ.INVを混同して結果が逆になる

エラーは出ないけれど、結果が想定と違うパターンです。
有意水準5%の臨界値を求めるとき、CHISQ.INV.RTには0.05を、CHISQ.INVには0.95を渡します。

=CHISQ.INV.RT(0.95, 4)   → 0.7107（右側95%の値。検定の判定には使えない）
=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → 9.4877（これが正しい有意水準5%の臨界値）
=CHISQ.INV(0.95, 4)      → 9.4877（同じく9.4877。左側確率を渡す方式）

「左側の確率か、右側の確率か」を意識すれば混同を防げます。
有意水準αをそのまま渡せるCHISQ.INV.RTのほうが、検定の文脈では直感的ですよ。

TIP

セルに数式を書くときは =CHISQ.INV.RT(0.05, 4) のように、αの値をそのまま書くのがおすすめです。
後から見返したときに「有意水準5%の臨界値」だと一目でわかりますね。

CHISQ.INV・CHISQ.DIST.RT・CHISQ.TEST・旧CHIINV関数との違い・使い分け

カイ二乗分布関連関数の使い分け早見表

カイ二乗分布関連には、用途の違う関数がいくつかあります。
求めたい値や検定の種類に合わせて選びます。

実務シナリオ別の使い分けは次のとおりです。

• 有意水準αから臨界値を直接求めたい: CHISQ.INV.RT（αをそのまま渡せて直感的）
• 左側確率から臨界値を求めたい / 信頼区間の下限: CHISQ.INV
• カイ二乗値からp値を求めたい: CHISQ.DIST.RT または 1 - CHISQ.DIST(...)
• 観測値・期待値の範囲から直接検定したい: CHISQ.TEST

CHISQ.INV.RTとCHISQ.INVの関係

CHISQ.INV.RTは「右側確率」を、CHISQ.INVは「左側確率」を渡します。
数学的には次の関係が成り立ちます。

CHISQ.INV.RT(α, df) = CHISQ.INV(1 - α, df)

具体例で確認しましょう。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → 9.4877
=CHISQ.INV(0.95, 4)      → 9.4877

どちらを使っても同じ臨界値が得られます。
使い分けのポイントは次のとおりです。

• 検定の臨界値: CHISQ.INV.RT（有意水準αをそのまま渡せる）
• 累積確率テーブル作成（0.1, 0.5, 0.9… と並べたい）: CHISQ.INV
• 他の右側関数（F.INV.RT、T.INV.2T）と統一: CHISQ.INV.RT
• 信頼区間の下限を直接書きたい: CHISQ.INV
• 論文・教科書の有意水準表記とそのまま揃えたい: CHISQ.INV.RT

旧CHIINV関数との互換性

旧CHIINV関数（Excel 2007以前）は、新CHISQ.INV.RT関数と同じ仕様（右側確率を渡す）です。
移行は関数名を置き換えるだけで済みます。

旧関数の代替対応は次のとおりです。

旧CHIINV関数で作られたブックは、計算結果を変えないかぎり書き換える必要はありません。
新規で数式を作るときはCHISQ.INV.RT関数群を使ってくださいね。

TIP

旧CHIINVと新CHISQ.INV.RTは「どちらも右側確率」で意味が同じです。
一方CHISQ.INVは「左側確率」なので意味が逆になります。
移行時にCHISQ.INVを選ぶと結果が変わるので、CHISQ.INV.RTを選んでください。

関連関数の一覧

まとめ

CHISQ.INV.RT関数は、カイ二乗（χ²）分布の右側累積確率からカイ二乗値（臨界値）を逆算する関数です。

この記事のポイント

• 構文は =CHISQ.INV.RT(確率, 自由度) の2つの引数を指定する
• 確率には右側累積確率を渡す。有意水準5%の臨界値が欲しいなら 0.05 をそのまま指定
• 自由度1・有意水準5% → 3.8415、自由度4・有意水準5% → 9.4877 が代表的な臨界値
• CHISQ.DIST.RT関数とは逆関数の関係。「確率 → カイ二乗値 → 確率」のラウンドトリップが成立する
• CHISQ.INV関数は左側確率を渡す姉妹関数。CHISQ.INV.RT(α, df) = CHISQ.INV(1-α, df) の関係
• 適合度検定・独立性検定の臨界値、母分散の信頼区間で活躍する
• 確率に0や1を渡すと#NUM!エラー。0より大きく1未満の値を指定する
• 旧CHIINV関数も右側確率仕様なので、関数名の置き換えだけで移行できる

カイ二乗分布関連の関数は使い分けが大事です。
あわせて以下の関数も覚えておくと、検定作業がぐっと楽になりますよ。

• ExcelのCHISQ.INV関数の使い方
• ExcelのCHISQ.DIST関数の使い方
• ExcelのCHISQ.DIST.RT関数の使い方
• ExcelのT.DIST関数の使い方
• ExcelのF.DIST関数の使い方
• ExcelのVAR.S関数の使い方

CHISQ.INV関数だと確率を左側に変換する手間がかかりますよね。有意水準をそのまま渡せたら、もっとスムーズに検定できるのに、と感じる方も多いはずです。

そんなときに使えるのがCHISQ.INV.RT関数です。この記事ではGoogleスプレッドシートでのCHISQ.INV.RT関数の使い方を、基本構文から実務活用まで解説します。CHISQ.INVとの違いや、CHISQ.DIST.RTとの逆関数関係もあわせて紹介しますよ。

スプレッドシートのCHISQ.INV.RT関数とは

CHISQ.INV.RT関数（読み方: カイ・スクエア・インバース・ライトテール関数）は、カイ二乗分布の右側累積確率から対応する値（臨界値）を逆算する関数です。「CHISQ」は「Chi-Square（カイ二乗）」、「INV」は「Inverse（逆関数）」、「RT」は「Right-Tail（右側）」の略です。

CHISQ.DIST.RT関数が「カイ二乗値 → 右側確率」を求めるのに対し、CHISQ.INV.RT関数はその逆の「右側確率 → カイ二乗値」を求めます。つまり、2つの関数は逆関数の関係にあります。

CHISQ.INV.RT関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 有意水準（α）から適合度検定・独立性検定の臨界値を直接求める
• 「右側の確率がp以上になるカイ二乗値はいくつか」を逆算する
• 有意水準をそのまま渡せるので、検定の臨界値算出がシンプルになる

NOTE

CHISQ.INV.RT関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。Excelにも同名の関数があり、動作は同じです。

CHISQ.INV.RT関数の基本構文と引数

基本構文

=CHISQ.INV.RT(確率, 自由度)

カッコの中に2つの引数を指定します。

引数の一覧

TIP

自由度（データから自由に値を決められる個数）は、検定の種類で決まります。適合度検定では「カテゴリ数 – 1」、独立性検定では「(行数 – 1) x (列数 – 1)」です。小数を渡した場合は整数部分だけが使われます。

戻り値とエラー

CHISQ.INV.RT関数は、指定した右側確率に対応するカイ二乗値を返します。

たとえば =CHISQ.INV.RT(0.05, 1) は約3.8415を返します。これは「自由度1のカイ二乗分布で、右側5%に対応する値」です。有意水準5%の臨界値としておなじみの数値ですね。

エラーになるケースは次のとおりです。

CHISQ.INV.RT関数の使い方（基本例）

まずはシンプルな例で動きを確認しましょう。有意水準5%（右側確率0.05）で、自由度を変えたときの臨界値を一覧にしてみます。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 1)   → 3.8415
=CHISQ.INV.RT(0.05, 3)   → 7.8147
=CHISQ.INV.RT(0.05, 5)   → 11.0705
=CHISQ.INV.RT(0.05, 10)  → 18.3070

自由度が大きくなるほど、臨界値も大きくなっていくのがわかります。

有意水準を変えた場合の比較表も見てみましょう。自由度5で、有意水準を変えたときの結果です。

有意水準が小さいほど（判定を厳しくするほど）、臨界値は大きくなります。棄却に必要なカイ二乗値のハードルが上がるということですね。

CHISQ.INV.RT関数のメリットは、有意水準の値をそのまま第1引数に渡せるところです。0.05と入力すれば有意水準5%の臨界値が出るので、「1 – 0.05 = 0.95」の変換が不要ですよ。

CHISQ.DIST.RTとの逆関数関係を確認する

CHISQ.INV.RT関数とCHISQ.DIST.RT関数は逆関数の関係にあります。次の数式で確認できますよ。

=CHISQ.DIST.RT(CHISQ.INV.RT(0.05, 3), 3)

結果は0.05です。CHISQ.INV.RTで求めた値をCHISQ.DIST.RTに戻すと、元の確率に戻ります。「右側確率 → カイ二乗値 → 右側確率」のラウンドトリップが成立するわけですね。

CHISQ.INV.RT関数の実務活用パターン

CHISQ.INV.RT関数の基本がわかったところで、実務で使えるパターンを紹介します。

適合度検定の臨界値を求める

「アンケートの5択に偏りがあるか」を判定するとき、有意水準から臨界値を求めてみましょう。

たとえば、5択アンケート（回答合計100）の結果が次のとおりだったとします。

まずカイ二乗統計量（観測データと期待値のズレの大きさ）を計算します。

=(28-20)^2/20 + (15-20)^2/20 + (22-20)^2/20 + (18-20)^2/20 + (17-20)^2/20

結果は5.3です。自由度は「カテゴリ数 – 1 = 4」です。

次に有意水準5%の臨界値をCHISQ.INV.RT関数で求めます。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)

結果は約9.4877です。有意水準の0.05をそのまま渡すだけで臨界値が出ます。

カイ二乗統計量（5.3）が臨界値（9.4877）より小さいので、「回答に有意な偏りがあるとはいえない」と判断できます。CHISQ.INV関数のように0.95に変換する必要がないのがCHISQ.INV.RTの便利なところですよ。

TIP

p値で判定する方法もあります。CHISQ.DIST.RT関数で =CHISQ.DIST.RT(5.3, 4) と書けば、p値（約0.2578）を直接求められます。p値が0.05より大きければ「偏りなし」です。

独立性検定の判定基準を設定する

「性別と商品の好みに関連があるか」を調べる独立性検定でも、臨界値を活用できます。

次のクロス集計表を例にします。

カイ二乗統計量を計算すると約9.0909です。自由度は (2-1) x (2-1) = 1 です。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 1)

結果は約3.8415です。

カイ二乗統計量（9.0909）が臨界値（3.8415）を大きく上回っているので、「性別と商品の好みには関連がある」と判断できますね。

有意水準を1%に厳しくしても確認してみましょう。

=CHISQ.INV.RT(0.01, 1)

結果は約6.6349です。カイ二乗統計量（9.0909）はこの臨界値も上回っているので、1%水準でも有意と判断できます。このように有意水準を変えて段階的に確認する場面でも、CHISQ.INV.RT関数なら数値を差し替えるだけで済みますよ。

CHISQ.INV.RTとCHISQ.INVの違い

カイ二乗分布の逆関数には、CHISQ.INV.RTとCHISQ.INVの2種類があります。違いを整理しましょう。

次の2つの数式は同じ結果を返します。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → 9.4877
=CHISQ.INV(0.95, 4)      → 9.4877

CHISQ.INV.RTは「右側の確率」を渡すので0.05を指定します。CHISQ.INV関数は「左側の確率」を渡すので0.95を指定します。数学的には次の関係が成り立ちます。

CHISQ.INV.RT(α, df) = CHISQ.INV(1 - α, df)

使い分けのポイントは次のとおりです。

• 有意水準（α）から臨界値を求めたい → CHISQ.INV.RTが直感的（αをそのまま渡せる）
• 累積確率テーブルを作りたい → CHISQ.INVが便利（0.1, 0.5, 0.9… と並べられる）
• 他の逆関数と揃えたい → NORM.INV関数やT.INV関数は左側確率を基準にしているため、統一したいならCHISQ.INVを選ぶ

どちらを使っても結果は同じなので、場面に合うほうを選んでみてくださいね。

CHISQ.INV.RT関数でよくあるエラーと対処法

CHISQ.INV.RT関数でつまずきやすいポイントをまとめました。

確率に0または1を指定して#NUM!エラー

確率は0より大きく1より小さい値（0 < p < 1）で指定します。0や1を渡すと#NUM!エラーです。

=CHISQ.INV.RT(0, 3)   ← #NUM! エラー
=CHISQ.INV.RT(1, 3)   ← #NUM! エラー

「ちょうど0%」や「ちょうど100%」に対応するカイ二乗値は定義できないためです。0.001や0.999のように、0と1を避けた値を指定しましょう。

自由度に0を指定して#NUM!エラー

自由度は1以上の正の整数でなければなりません。0を指定すると#NUM!エラーになります。

=CHISQ.INV.RT(0.05, 0)   ← #NUM! エラー

カテゴリ数が1つしかない場合（自由度0）はそもそも検定が成立しません。データの構造を見直してみてくださいね。

引数に文字列を渡して#VALUE!エラー

数値であるべき引数にテキストが入ると#VALUE!エラーです。セル参照を使う場合は、参照先が数値であることを確認しましょう。

=CHISQ.INV.RT("abc", 3)   ← #VALUE! エラー

CHISQ.INV.RTとCHISQ.INVを混同して結果が逆になる

有意水準5%の臨界値を求めるとき、CHISQ.INV.RTには0.05を、CHISQ.INVには0.95を渡します。間違えると結果が大きく変わります。

=CHISQ.INV.RT(0.95, 4)   → 0.7107（右側95%の値。検定には使えない）
=CHISQ.INV.RT(0.05, 4)   → 9.4877（これが正しい臨界値）

「CHISQ.INV.RTには有意水準をそのまま渡す」と覚えておけば、混同を防げますよ。

まとめ

CHISQ.INV.RT関数は、カイ二乗分布の右側累積確率から対応するカイ二乗値（臨界値）を逆算する関数です。

• 引数は「確率」と「自由度」の2つだけ。有意水準をそのまま渡して臨界値を求められる
• 適合度検定や独立性検定で、有意水準から判定基準を直接算出するのに便利
• CHISQ.INV関数は左側確率を基準にする関数。CHISQ.INV.RT(α, df) = CHISQ.INV(1-α, df) の関係がある
• CHISQ.DIST.RT関数とは逆関数の関係にある
• 確率に0や1を渡すと#NUM!エラー。0より大きく1未満の値を指定する
• 関連関数として、NORM.INV関数（正規分布の逆関数）やT.INV関数（t分布の逆関数）もある

「1 – α」の変換が不要なのがCHISQ.INV.RT関数の最大のメリットです。カイ二乗検定の臨界値を手軽に求めたいときに、ぜひ活用してみてくださいね。