1サンプルポアソン率の分析のオプションを選択する

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信頼区間の信頼水準を指定する、対立仮説を選択する、検定の方法と信頼区間を指定する、または観測の長さを指定します。

信頼水準

信頼水準で、信頼区間の信頼の水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に母集団パラメータが含まれることを示しています。

与えられたデータセットにおいて、低い信頼水準では信頼区間が狭くなり、高い信頼水準では信頼区間が広くなります。区間の幅は、大きいサンプルサイズでも狭くなる傾向にあります。したがって、サンプルサイズによっては、95%以外の信頼水準の使用が適切な場合があります。
  • サンプルサイズが小さい場合、95%信頼区間は広すぎて役に立たないことがあります。90%などの低い信頼水準を使用すると、区間が狭くなります。ただし、区間に母集団比率が含まれる尤度は低くなります。
  • サンプルサイズが大きい場合は、99%などの高い信頼水準の使用を検討します。大きいサンプルでは、99%信頼水準でも区間は適度に狭くなる可能性がある一方で、区間に母集団比率が含まれる尤度も高くなります。

対立仮説

対立仮説から、検定する仮説を選択します。
率 < 仮説率

この片側検定を使用して、母集団出現率が仮説率より小さいかどうかを判定し、上限を取得します。この片側検定の検出力は両側検定よりも高いですが、母集団出現率が仮説率よりも大きいかどうかは検出できません。

たとえば分析者は、この片側検定を使用して、購入者から返品されるテレビの毎月の返品率が3未満かどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、返品率が3未満かどうかを判定できますが、返品率が3より大きいかどうかは検出できません。

率≠仮説率

この両側検定を使用して、母集団率が仮説率と異なるかどうかを判定し、両側信頼区間を取得します。両側検定により、仮説値より小さい差か大きい差かは検出できますが、検出力は片側検定の場合よりも低くなります。

たとえば分析者は、ある型の航空機のメンテナンス問題の割合が1日あたりの目標値の0.2と異なるかどうかを検定できます。目標値との差は重要なため、分析者は差が目標値より大きいか小さいかを判定します。

率 > 仮説率

この片側検定を使用して、母集団出現率が仮説率より大きいかどうかを判定し、下限を取得します。この片側検定の検出力は両側検定よりも高いですが、母集団出現率が仮説率よりも小さいかどうかは検出できません。

たとえば、コールセンターの管理者がこの片側検定を使用して1日あたりの電話件数の割合が1000より大きいかどうかを判定するとします。この片側検定の検出力は高く、割合が1000より大きいかどうかは判定できますが、割合が1000より小さいかどうかは判定できません。

片側または両側の対立仮説の選択についての詳細は、帰無仮説と対立仮説についてを参照してください。

方法

方法から、仮説検定と信頼区間を計算するために使用する方法を選択します。デフォルトでは、Minitabは正確法を使用します。これは、より正確で強力であるためです。ただし、統計の本の多くで正規近似法が使用されています。これは、学生が手動で計算するときに簡単なためです。

観測の長さ

計数データの観測期間(時間、エリア、量、項目数)を指定する値を入力します。Minitabは1の値を使用しますが、より便利な形式でサンプルの出現率を表すために異なる値を入力することもできます。

たとえば、検査官が1箱のタオルに含まれる欠陥の数を調べるとします。裂け目が1か所、糸のほつれが2か所(合計3つの欠陥)など、1枚のタオルに複数の欠陥が見つかる場合があります。それぞれの箱には10枚のタオルが入っています。検査官は合計50箱を選び出し、合計122か所の欠陥が見つかります。
  • 1箱あたりの欠陥の数を判断するために、分析者は観測の長さとして1を使用します。Minitabが分析で使用する出現率は122/50 = 2.44です。
  • タオル1枚あたりの欠陥の数を判断するために、分析者は観測の長さとして10を使用します。Minitabが分析で使用する出現率は(122/50)/10 = 0.244です。

1以外の観測の長さを入力する場合、仮説率を変換します。たとえば、未変換の仮説率が四半期あたり15か所の欠陥で、観測の長さが3の場合、仮説率について1か月あたりの変換率5 (15 ÷ 3)か所の欠陥を入力します。

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