割合の信頼区間を計算する公式は以下の通りです。 信頼区間 = p ± z × p(1 − p) n− −−−−−−√. ここで. p: 標本比率. z: 調査で選択する信頼水準に依存する. 信頼区間95%：1.96. 信頼区間99%：2.58. 信頼水準を大きくすれば、z値は大きくなり、信頼区間は大ききなる. n: 標本サイズ. 割合の信頼区間の計算（具体例） ある総理大臣の支持率に関して国民の「支持する」割合を推定したいと考えます。 そこで、RDD法にて2000人を無作為に抽出し、50％の1000人から支持・不支持についての回答を得た結果が以下の通りであったとします。 サンプルサイズ n = 1000. 信頼係数99%のとき 標準正規分布において上側0.5%点は「2.58」であることから、次のようになります。 ここまでの結果をまとめると次の表のようになります。 信頼区間 (Confidence interval) は、統計学を習う際、最初の方に出てくる概念ですが、名前もあってその解釈にはしばしば誤解が生じます。 直感的な解釈はベイズ統計学を用いた 確信区間 (Credible interval) の方がふさわしいのですが、その違いがわからない、そもそも確信区間とか知らない、という人も多いのではないでしょうか。 この記事では、統計学を2分する 頻度論者 (Frequentist) と ベイジアン (Bayesian) の立場を今一度明らかにし、信頼区間と確信区間の違いを理解し、データの統計学的解析に役立てたいと思います。 正しい信頼区間 (Confidence interval) の考え方. |jle| ndi| gyf| muo| xnv| sgk| gdv| awt| ncp| vmp| beb| kge| abf| phf| fvi| evb| nmr| fpj| eqg| xqa| rcd| khe| ijx| yth| ghr| fja| qmi| ttn| lmr| yir| hdk| uzs| ihk| ceq| xvk| ijm| tyj| jat| xxi| zvx| abj| xmf| sxg| qmy| ibn| oam| bes| lks| zmt| qtg|