区間プロットの主要な結果を解釈する

区間プロットを解釈するには、次の手順を実行します。

ステップ1:主要な特性を評価する

分布の中央を調べます。サンプルサイズが区間プロットの表示にどう影響するかを評価します。

中央

次の要素を調べて、サンプルデータの中央値について深く探ります。
信頼区間
信頼区間は、母集団の平均が含まれる可能性が高い値の範囲です。
サンプル平均
サンプル平均は記号で表されます。

区間の上にポインタを置くと、推定平均や信頼区間、サンプルサイズを表示するためのツールチップが表示されます。たとえば、この区間プロットは生徒の身長を表します。ツールチップは、身長の平均が67.9591~69.4914だと95%信頼できることを示しています。

異常な、あるいは予期せぬ信頼区間を調査します。たとえば、顧客の待ち時間のサンプル平均の信頼区間が前回のサンプルの信頼区間とはかなり異なる場合、差の原因を特定する必要があります。

サンプルサイズ(n)

サンプルサイズはグラフの表示に作用する可能性があります。

たとえば、これらの区間はかなり異なっているように見えますが、どちらも同じ母集団から無作為に選ばれたデータのサンプルを使用して作成されています。

通常、サンプルサイズが大きくなるほど、信頼区間は小さく精度も高くなります。信頼区間が広すぎる場合、より大きなサンプルを収集してみてください。グループ(または複数のY変数)間のサンプルサイズの差が大きい場合、区間の幅に影響を与えることがあり、誤解を生みやすい結果になる可能性があります。グループ(または複数のY変数)のサンプルサイズがほぼ同じ場合、区間の幅の差が主に分散の差に起因するということは、より信頼できるようになります。

ステップ2:グループの評価と比較

区間プロットにグループがある場合は、グループの中央と広がりを評価し、比較します。

中央

重なり合う信頼区間があるかどうかを判断します。2つの平均の区間が重なり合わない場合、母集団平均は統計的に有意になりえます。

たとえば、最初の区間プロットでは、最初と2番目の区間が重なり合いますが、3番目の区間とは重なりません。このため、3番目のグループの平均は、他の2つのグループの平均と著しく異なることがあります。2番目の区間プロットでは、区間は重なりません。このため、平均の差は統計的に有意になることがあります。

重なり合う区間あり
重なり合う区間なし
平均間の差が統計的に有意かどうかを判断するには、次のいずれかを実行します。

広がり

グループの広がりの間の差を探します。

このプロットの区間では中心は似通っていますが分布は異なります。

区間幅の差を確認する場合、サンプルサイズを確認します。サンプルサイズの差が大きい場合、区間幅が異なる原因になることがあります。
ヒント

区間幅の差がサンプルの分散の差またはサンプルサイズの差に起因するのかどうかを判断するには、区間をダブルクリックします。[オプション]タブ上でグループ併合誤差をクリックします。これにより、個々の標準偏差ではなく、併合標準偏差を使用して区間が再作成されます。確認できる幅の差は、完全に、サンプルサイズが異なることに起因します。

広がり(分散)の間の差が統計的に有意かどうかを判断するには、次のいずれかを実行します。
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