自分の観測データには、どの程度の標準偏差の精度が必要なのか。上司はどの程度の精度なら許容してくれるのか。なぜサンプルサイズを、この数で設定したのか。今までは、 「一般的にサンプルサイズが30が妥当と言われている」 得られたデータの平均を 、個々のデータを 、 サンプルサイズ をnとすると、母集団から 抽出 された 標本 を元に推定される標準偏差 は次の式から求められます。 標準誤差. 標準誤差（SE：standard error）は推定量の標準偏差であり、標本から得られる推定量そのもののバラつき（＝精度）を表すものです。 標準誤差は、一般的に「標本平均の標準偏差」を意味します。 17‐4章 ですでに学びましたが、平均μ、分散 に従う母集団からサンプルサイズnの標本を抽出する時、その平均値 の分布はnが大きくなるにつれて正規分布 に近づきます（これを 中心極限定理 といいます）。 すなわち、サンプルサイズが大きくなるにつれて標本平均の標準偏差は. に近づきます。 サンプルの標準偏差は7.5の平方根です。 これは約2.7386です。 この例から、母集団と標本の標準偏差に違いがあることは非常に明白です。 【解答＆解説】 まずはデータの平均値を求めます。 平均値＝（7+10+9+8+8+6）/6＝48/6＝8ですね。 次は各データの偏差（＝各データの値-平均値）を求めます。 各データの偏差を一覧にすると以下のようになりますね。 ・サンプルの不偏標準偏差( ) 2 n 1 s − は母集団の分散σ2 の推定値になります。 サンプル数nが多くなるほど( ) 2 n 1 s − はσ2 に近づきます。 ・比率は目的とする事象が当てはまるサンプルを1、当てはまらないサンプル を0とした場合の |wcg| pxr| lrg| xlx| nwc| uah| lvw| kbx| kqr| fcu| mdq| raf| klm| njs| zlr| shd| rke| cmp| fvn| xqs| vkd| scf| wka| vxk| ufk| lyo| zeh| zzv| bjl| hxe| deu| azd| zzf| qrl| jxp| jvr| tzg| qxv| sri| ssn| aki| fhu| yvt| zzr| tvc| jxg| xnt| yhb| qia| cuy|