2サンプルの比率の例

ある大学の財政援助課の担当者が、男女どちらの学生が夏季アルバイトに採用される確率が高いかを判断するため、サンプルとして学生を選び出しました。サンプルとして選ばれた802人の男子学生のうち、725人が夏季アルバイトに採用され、サンプルとして選ばれた712人の女子学生のうち573人が採用されました。

担当者は男女どちらの学生が夏季アルバイトで採用される確率が高いかを判断するために、2サンプルの比率検定を実行します。

  1. 統計 > 基本統計 > 2サンプルの比率を選択します。
  2. ドロップダウンリストから、要約データを選択します。
  3. サンプル1で、事象数については725を入力し、試行回数については802を入力します。
  4. サンプル2で、事象数については573を入力し、試行回数については712を入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

帰無仮説では、夏季アルバイトに採用される学生のうち男子学生の比率と女子学生の比率の差が0であると仮定します。p値が0.000で有意水準0.05より小さいため、財政援助課の担当者は帰無仮説を棄却します。この結果は、夏季アルバイトに採用される男子学生の比率と女子学生の比率に差があることを示しています。

2サンプルの比率の検定および信頼区間

方法 p₁: サンプル1 = 事象の場合の比率 p₂: サンプル2 = 事象の場合の比率 差: p₁ - p₂
記述統計量 サンプル N 事象 サンプルp サンプル1 802 725 0.903990 サンプル2 712 573 0.804775
差の推定 差に対する95%信頼 差 区間 0.0992147 (0.063671, 0.134759) 正規近似に基づく信頼区間
検定 帰無仮説 H₀: p₁ - p₂ = 0 対立仮説 H₁: p₁ - p₂ ≠ 0
方法 Z-値 p値 正規近似 5.47 0.000 Fisherの正確検定 0.000
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