Excel で信頼区間を計算する方法 による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 28, 2023 ガイド 0コメント 信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団パラメータが含まれる可能性が高い値の範囲です。次の一般式に従って計算されます。 信頼区間= (点推定値) +/- (臨界値)* (標準誤差) この式は、下限と上限を持つ区間を作成します。これには、ある程度の信頼度のある母集団パラメータが含まれる可能性があります。 信頼区間= [下限、上限] このチュートリアルでは、Excel で次の信頼区間を計算する方法を説明します。 1.平均値の信頼区間 2.平均値の差の信頼区間 3.割合の信頼区間 4.比率の差の信頼区間 さあ行こう! 例 1: 平均値の信頼区間 次の式を使用して、 平均の信頼区間を計算します。 信頼区間 = x +/- z*(s/√n) 金: x :サンプル平均 z:選択された Z 値 s:サンプルの標準偏差 n:サンプルサイズ 例:次の情報を含むカメのランダムなサンプルを収集するとします。 サンプルサイズn = 25 平均サンプル重量x = 300 サンプル標準偏差s = 18.5 次のスクリーンショットは、カメ個体群の真の平均体重の 95% 信頼区間を計算する方法を示しています。 カメ個体群の真の平均体重の 95% 信頼区間は[292.75, 307.25]です。 例 2: 平均値の差の信頼区間 次の式を使用して、 母平均の差の信頼区間を計算します。 信頼区間= ( x 1 – x 2 ) +/- t*√((s p 2 /n 1 ) + (s p 2 /n 2 )) 金: x 1 、 x 2 : サンプル 1 の平均、サンプル 2 の平均 t: 信頼水準と (n 1 + n 2 -2) 自由度に基づく t 臨界値 s p 2 : プールされた分散、((n 1 -1)s 1 2 + (n 2 -1)s 2 2 ) / (n 1 +n 2 -2) として計算されます。 t: t 臨界値 n 1 、n 2 : サンプルサイズ 1、サンプルサイズ 2 例: 2 つの異なる種のカメの平均体重の差を推定したいとします。したがって、各集団から 15 匹のカメのランダムなサンプルを収集します。各サンプルの概要データは次のとおりです。 サンプル 1: x1 = 310 s1 = 18.5 n 1 = 15 サンプル 2: x2 = 300 s2 = 16.4 n2 = 15 次のスクリーンショットは、母平均の真の差の 95% 信頼区間を計算する方法を示しています。 母集団平均間の真の差の 95% 信頼区間は[-3.08, 23.08]です。 例 3: 比率の信頼区間 次の式を使用して、 割合の信頼区間を計算します。 信頼区間 = p +/- z*√ p(1-p) / n 金: p:サンプル割合 z:選択された Z 値 n:サンプルサイズ 例:特定の法律を支持する郡の住民の割合を推定したいとします。私たちは住民 100 人のサンプルを無作為に選び、法律に対する彼らの立場を尋ねました。結果は次のとおりです。 サンプルサイズn = 100 法律を支持する割合p = 0.56 次のスクリーンショットは、この法律を支持する郡全体の住民の真の割合の 95% 信頼区間を計算する方法を示しています。 この法律を支持する郡全体の住民の真の割合の 95% 信頼区間は[.463, .657]です。 例 4: 比率の差の信頼区間 次の式を使用して、 比率の差の信頼区間を計算します。 信頼区間 = (p 1 –p 2 ) +/- z*√(p 1 (1-p 1 )/n 1 + p 2 (1-p 2 )/n 2 ) 金: p 1 、p 2 : サンプル 1 の割合、サンプル 2 の割合 z: 信頼水準に基づく z 臨界値 n 1 、n 2 : サンプルサイズ 1、サンプルサイズ 2 例: A 郡の特定の法律を支持する住民の割合と、B 郡の法律を支持する住民の割合との差を推定するとします。各サンプルの概要データは次のとおりです。 サンプル 1: n 1 = 100 p 1 = 0.62 (つまり、住民 100 人中 62 人が法律を支持) サンプル 2: n2 = 100 p 2 = 0.46 (つまり、住民 100 人中 46 人が法律を支持) 次のスクリーンショットは、郡間の法律を支持する住民の割合の真の違いの 95% 信頼区間を計算する方法を示しています。 郡間の法律を支持する住民の割合の真の差異の 9.5% 信頼区間は[0.024, 0.296]です。 その他の Excel チュートリアルはここで見つけることができます。 著者について ベンジャミン・アンダーソン博士 私はベンジャミンです。退職した統計教授から、専任の Statorials 教育者になりました。 統計分野における豊富な経験と専門知識を活かして、私は Statorials を通じて学生に力を与えるために自分の知識を共有することに尽力しています。もっと知る コメントを追加する コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目ですコメント:*名前:* 電子メールアドレス:* Webサイト: 次回コメントするときのために、このブラウザに名前、メールアドレス、ウェブサイトを保存してください。