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渡辺朔也
このクロス集計グラフは、残業の有無と離職の関連性を示していて、グラフを見ると、残業のある場合（YES）のほうが、離職（TRUE）の割合が高いことがわかります。これは残業が残業が離職に影響を与える可能性を表しているのだ。これによって改善していくのは企業が社員の離職を防ぐためには、残業の管理が重要であることが考えられる。
カイの二乗検定は、カテゴリ変数間の独立性を評価するために使用される。具体的に職種別のカイ二乗検定を行う場合、例えば職種と性別の関係を調べるなどのケースが考えられる。
帰無仮説：残業は離職に関係ない （残業と離職は独立である）
結論：リサーチサイエンティスト、ラボ技術者、営業幹部、営業担当、マネージャーでは、帰無仮説は棄却され、残業は離職に関係がある。
リサーチサイエンティスト、ラボ技術者、営業幹部、営業担当、マネージャーでは、有意水準0.05以下であるため残業と離職には有意な関連が認められる。そのため帰無仮説は棄却される。
このグラフは、ヘルスケア担当、マネージャー、ラボ技術者の各カテゴリにおける「YES」と「NO」の回答割合を示しています。各カテゴリにおいて、オレンジ色が「FALSE」、青色が「TRUE」を表しており、「NO」が大部分を占めていることがわかります。特にマネージャーにおいて、「TRUE」の割合が他のカテゴリよりも高いことが注目されます。