1サンプルの分散の分析のオプションを選択する

統計 > 基本統計 > 1サンプルの分散 > オプション

信頼区間の信頼水準を指定するか、対立仮説を定義します。

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、区間に母集団標準偏差または母集団分散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、区間に母集団標準偏差または母集団分散が含まれる尤度も高くなります。

対立仮説

標準偏差または分散 < 仮説標準偏差または仮説分散

この片側検定を使用して、母標準偏差または母分散が仮説標準偏差または仮説分散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、母標準偏差または母分散が仮説値よりも大きいかどうかは検出できません。

たとえば、あるロジスティック分析者がこの片側検定を使用して、積荷重量の標準偏差が8.8 kgよりも小さ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、標準偏差が8.8より小さいかどうかは判定できますが、平均が8.8よりも大きいかどうかは検出できません。

標準偏差または分散 ≠ 仮説標準偏差または仮説分散

この両側検定を使用して、母標準偏差または母分散が仮説標準偏差または仮説分散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。

たとえば品質分析者は、充填容量の分散が目標値の2.5と異なるかどうかを検定します。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。

標準偏差または分散 > 仮説標準偏差または仮説分散

この片側検定を使用して、母標準偏差または母分散が仮説標準偏差または仮説分散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、母標準偏差または母分散が仮説標準偏差または仮説分散よりも小さ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パイプの直径の標準偏差が2 mmより大きいかどうかを判定します。この片側検定の検出力は高く、分散が2 mmよりも大きいかどうかは判定できますが、分散が2 mm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。

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください