1サンプルの比率の主要な結果を解釈する

1サンプルの比率検定を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、比率の推定値、信頼区間、およびp値が含まれます。

ステップ1:母比率の信頼区間を判断する

まず、サンプル比率を考慮し、次に信頼区間を調べます。

サンプル比率は母比率の推定値です。比率は母集団全体ではなくサンプルデータに基づくため、サンプルの比率が母比率に一致する可能性は低いと言えます。より良好に母比率を推定するためには、信頼区間を使用します。

信頼区間は、母比率の値が含まれる可能性が高い範囲です。たとえば、95%の信頼水準は、母集団から100個のサンプルをランダムに採取した場合、そのうちおよそ95個からは母比率を含む区間が得られると期待することができます。信頼区間により、結果の実質的な有意性を評価しやすくなります。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。信頼区間が広すぎて役に立たない場合、サンプルのサイズを増加させることを検討します。詳細は、信頼区間の精度を高める方法を参照してください。

記述統計量 pに対する95%信頼区 N 事象 サンプルp 間 1000 87 0.087000 (0.070268, 0.106208)
主要な結果:サンプルp、95%の信頼区間

これらの結果では、購入した世帯の推定母比率は0.087です。95%の信頼度で、母比率はおよそ0.07から0.106の間に含まれると考えることができます。

ステップ2:検定結果が統計的に有意かどうかを判断する

母比率と仮説比率の差が統計的に有意かどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。通常は、有意水準(αまたはアルファとも呼ばれる)として0.05が適切です。有意水準が0.05の場合は、実際には差がないのに差が存在すると結論付けるリスクが5%あることを示します。
p値 ≤ α: 比率間の差は統計的に有意です(H0を棄却する)
p値が有意水準以下の場合は、帰無仮説を棄却する決定を下します。母比率と仮説比率の差は統計的に有意であると結論付けることができます。専門知識に基づいて、差が実際に有意かどうかを判断します。詳細は、統計的有意性と実質的有意性を参照してください。
p値 > α: 比率間の差は統計的に有意ではありません(H0を棄却しない)
p値が有意水準よりも大きい場合は、帰無仮説を棄却しない決定を下します。母比率と仮説比率の差は統計的に有意であると結論付けるだけの十分な証拠はありません。検定の検出力が、実質的に有意な差を検出するのに十分であることを確認してください。詳細は、1比率の検出力とサンプルサイズを参照してください。

1サンプルの比率の検定および信頼区間

方法 p: 事象比率 厳密法を使用しています。
記述統計量 pに対する95%信頼区 N 事象 サンプルp 間 1000 87 0.087000 (0.070268, 0.106208)
検定 帰無仮説 H₀: p = 0.065 対立仮説 H₁: p ≠ 0.065
p値 0.008
主要な結果:p値

この結果で、帰無仮説では、新製品を購入した世帯の比率が6.5%に等しいと仮定します。p値が0.008で有意水準の0.05より小さいため、帰無仮説を棄却し、新製品を購入した世帯の母集団比率が6.5%とは異なると結論付けます。

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