1サンプルポアソン率のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

サンプルデータはランダムに選択される

統計では、ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化または推定を行います。データがランダムに収集されていなければ、結果は母集団とならない可能性があります。詳細は、データのサンプルにおけるランダム性を参照してください。

データは、コールセンターへの1時間あたりの電話の数や、出荷品の単位あたりの欠陥数など、単位あたりの度数でなければならない

データの各観測値が合格・不合格などの2つのカテゴリのいずれかに分類される場合は、1サンプルの比率を使用します。データタイプの詳細については、仮説検定を使用して分析できるデータの種類を参照してください。

各観測値は他のすべての観測値から独立している

観測値が独立しているということは、特定の結果が得られる確率は前の結果には依存しないということです。たとえば、パーツを2つ選んで欠陥の有無を記録する場合、2つ目のパーツの結果は1つ目のパーツの結果には依存しないはずです。観測値が従属している場合、結果は有効ではない可能性があります。

適度なサンプルサイズを判断する
サンプルのサイズは、次の条件が真となるように十分な大きさにする必要があります。
  • 推定値の精度が十分である。
  • 信頼区間が十分に狭くて有効である。
  • タイプIとタイプIIの誤差から十分に保護されている。
仮説検定に対して適度なサンプルサイズかどうかを判断するには、1サンプルポアソン率の検出力とサンプルサイズを参照してください。
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