2サンプルの比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、仮説差を指定する、対立仮説を定義する、または比率の併合推定値を使用するかどうかを指定します。

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間の差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%信頼区間が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、区間に母集団間の差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、区間に母集団間の差が含まれる尤度も高くなります。

仮説差

仮説差に値を入力します。この仮説差により、帰無仮説を定義します。この値を、目標値または参照値と考えます。 たとえば、ある会社は、新しい供給業者からの不良品の比率と、現在の供給業者からの不良品の比率の差が0.01(1%)あるかどうかを検定します(pnew – pcurrent = 0.01)。

対立仮説

対立仮説から、検定する仮説を選択します。

差 < 仮説差

この片側検定を使用して、サンプル1とサンプル2の母比率の差が、仮説比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、差が仮説差よりも大きいかどうかは検出できません。

たとえば技師は、この片側検定を使用して、2つの等級からの材料の等級別の不良品の比率の差が0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、不良品の比率の差が0未満かどうかを検出できますが、差が0より大きいかどうかは検出できません。

差≠仮説差

この両側検定を使用して、母比率の差が仮説差と異なるかどうかを判定し、両側信頼区間を取得します。この両側検定により、仮説差より小さい差か大きい差かを検出できますが、検出力は片側検定の場合より低くなります。

たとえば銀行のマネージャが、2か所の店舗において普通預金口座を持つ顧客の比率が異なるかどうかを検定するとします。比率の差は重要なため、マネージャは、この両側検定を使用して一方の店舗での比率が別の店舗での比率より大きいか小さいかを判定します。

差 > 仮説差

この片側検定を使用して、サンプル1とサンプル2の母比率の差が、仮説差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、差が仮説差よりも小さいかどうかは検出できません。

たとえばロジスティック分析者は、この片側検定を使用して、2か所の配送先で予定通りに到着した荷物の比率の差が0より大きいかどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、予定通りの配送荷物の差が0より大きいかどうかを検出できますが、差が0より小さいかどうかは検出できません。

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。

検定方法

検定方法から、比率を推定する方法を選択します。サンプルが大きく等しい場合、比率を個別に推定するデフォルトの方法を推奨します。サンプルが等しいが小さい場合、デフォルトの方法は精度が低くなります。

比率の併合推定値を使用するを選択する場合、仮説差は0に等しい必要があり、Minitabは比率の併合推定値に基づいて信頼区間を計算しません。Minitabにはまだ信頼区間が表示されますが、比率を個別に推定するデフォルトの方法に基づいて計算されます。

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