Google スプレッドシートで信頼区間を計算する方法

平均値の信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団平均が含まれる可能性が高い値の範囲です。

次のように計算されます。

信頼区間 = x +/- t*(s/√ n )

金：

• x :サンプル平均
• t:信頼水準に対応する t 値
• s:サンプルの標準偏差
• n:サンプルサイズ

このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで信頼区間を計算する方法を説明します。

t 分布を使用した信頼区間

小さなサンプル (n < 30) を使用している場合は、t 分布を使用して母集団平均の信頼区間を計算できます。

たとえば、15 個の植物のサンプルを使用して、特定の植物種の真の平均個体群高さ (インチ単位) の信頼区間を計算するとします。

まず、サンプル平均、サンプル標準偏差、およびサンプルサイズを計算できます。

次に、次の式を使用して、95% 信頼区間の下限と上限を計算できます。

真の平均母集団サイズの 95% 信頼区間は(13.877, 19.457)です。

正規分布を使用した信頼区間

より大きなサンプル (n≥30) を扱う場合、中心極限定理のおかげで、サンプル平均のサンプル分布は正規分布すると仮定できます。

これは、代わりにNORM.S.INV()関数を使用して、信頼区間に使用する臨界値を計算できることを意味します。

次の例は、30 個の植物のサンプルを使用して、特定の植物種の個体群の真の平均高さ (インチ単位) の信頼区間を計算する方法を示しています。

真の平均母集団サイズの 95% 信頼区間は(20.571, 26.429)です。

信頼水準が高くなると、信頼区間が広くなることに注意してください。たとえば、まったく同じデータの 99% CI を計算する方法は次のとおりです。

真の平均母集団サイズの 99% 信頼区間は(19.650, 27.350)です。

この 99% 信頼区間は、以前に計算した 95% 信頼区間よりも広いことに注意してください。

関連:信頼レベルと信頼区間: 違いは何ですか?

追加リソース

次のチュートリアルでは、他の統計ソフトウェアを使用して信頼区間を計算する方法を説明します。

Excel で信頼区間を計算する方法
R で信頼区間を計算する方法
Python で信頼区間を計算する方法