(1) 分割表としてデータを要約するのに適していない変数を、選択肢の中から選びます。ただし、量的変数を質的変数として扱うことは考えません。 (2) クラメールの連関係数（クラメールのV）に関する記述のうち、適切でないものをすべて選びます。 (3) 偽陽性 (FP: False Positive) の意味として適切なものを選択肢から選びます。

はい、承知いたしました。問題を解いていきます。

1. 問題の内容

(1) 分割表としてデータを要約するのに適していない変数を、選択肢の中から選びます。ただし、量的変数を質的変数として扱うことは考えません。

(2) クラメールの連関係数（クラメールのV）に関する記述のうち、適切でないものをすべて選びます。

(3) 偽陽性 (FP: False Positive) の意味として適切なものを選択肢から選びます。

2. 解き方の手順

(1) 分割表に適さない変数

分割表は、カテゴリカルデータ（質的データ）を要約するために使用されます。選択肢の中で、温度は量的データであるため、分割表で直接要約するには適していません。他の選択肢（性別、血液型、職業）はすべてカテゴリカルデータです。

(2) クラメールの連関係数

クラメールの連関係数Vは、2つのカテゴリカル変数間の関連性の強さを示す指標です。値は0から1の間を取り、1に近いほど関連性が強く、0に近いほど関連性が弱いことを意味します。

* 選択肢1: V = 0.95 の場合、関連性が強いと判断するのが適切です。したがって、**近いものと判断する**というのは適切です。

* 選択肢2: V = 0.95 の場合、関連性が強いと判断するのが適切です。したがって、**遠いものと判断する**というのは不適切です。

* 選択肢3: V = 0.05 の場合、関連性が弱いと判断するのが適切です。したがって、**遠いものと判断する**というのは適切です。

* 選択肢4: V = 0.05 の場合、関連性が弱いと判断するのが適切です。したがって、**近いものと判断する**というのは不適切です。

したがって、適切でないのは選択肢2と4です。

(3) 偽陽性 (False Positive)

偽陽性とは、実際にはNegativeであるのに、Positiveであると誤って判定されることです。つまり、「実際にはNegativeで、予測値がPositiveのもの」が偽陽性です。

3. 最終的な答え

(1)

4. 温度

(2) 2 と 4

(3)

3. 実際に Negative で予測値が Positive のもの