ログランク検定はイベント時間データの2標本問題における代表的なノンパラメトリック検定手法であり，現在，様々な分野で用いられている．ただし，ログランク検定からの有意確率は，通常，漸近カイニ乗近似を用いて求められるため，小標本あるいは群間のサンプルサイズに偏りが大きい状況ではその近似精度が良くないことがこれまで指摘されてきた．本研究では，計算代数統計を用いて，このような状況でも適切に機能する新たな計算手法を導出する．提案の計算アルゴリズムの主要な特徴は，分割表のマルコフ基底を用いて，検定に対するp値をマルコフ連鎖モンテカルロ法によって推定する点である．また，提案手法の有用性を評価するため，シミュレーション比較も行ない，漸近近似が悪くなるような状況においても，提案手法では有意水準が適切に保たれていることが与えられる．
