2サンプルポアソン率の主要な結果を解釈する

2サンプルポアソン率検定を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、差の推定値、信頼区間、およびp値が含まれます。

ステップ1:母集団率の差に対する信頼区間を判断する

まず、サンプルレートでの差を考慮し、次に信頼区間を調べます。

推定差は、母集団出現率での差の推定値です。差は母集団全体ではなくサンプルデータに基づくため、サンプル差が母集団差に一致する可能性は低いと言えます。より良好に母集団差を推定するためには、差の信頼区間を使用します。

信頼区間は、2つの母集団出現率の差の値が含まれる可能性が高い範囲です。たとえば、95%の信頼水準は、母集団から100個のサンプルをランダムに採取した場合、そのうちおよそ95個からは母集団差を含む区間が得られると期待することができます。信頼区間により、結果の実質的な有意性を評価しやすくなります。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。信頼区間が広すぎて役に立たない場合、サンプルのサイズを増加させることを検討します。詳細は、信頼区間の精度を高める方法を参照してください。

差の推定 差に対する95%信頼区 差を推定 間 -7.7 (-14.6768, -0.723175)
主要な結果:推定差、差に対する95%の信頼区間

これらの結果では、2つの郵便局に来局する客数の差の母集団出現率の推定値は-7.7です。95%の信頼度で、母比率の差はおよそ-14.7から-0.7の間に含まれると考えることができます。

ステップ2:差が統計的に有意かどうかを判断する

出現率の間の差が統計的に有意かどうかを判断するには、p値を有意水準と比較します。通常は、有意水準(αまたはアルファとも呼ばれる)として0.05が適切です。有意水準が0.05の場合は、実際には差がないのに差が存在すると結論付けるリスクが5%あることを示します。
p値 ≤ α: 割合間の差は統計的に有意です(H0を棄却する)
p値が有意水準以下の場合は、帰無仮説を棄却する決定を下します。母集団率間の差は仮説差と等しくないと結論付けることができます。仮説差を指定しなかった場合、Minitabでは、割合間に差がないかどうかを検定します(仮説差 = 0)。専門知識に基づいて、差が実際に有意かどうかを判断します。詳細は、統計的有意性と実質的有意性を参照してください。
p値 > α: 割合の間の差は統計的に有意ではありません(H0を棄却しない)
p値が有意水準よりも大きい場合は、帰無仮説を棄却しない決定を下します。母集団率どうしが異なると結論付けるだけの十分な証拠はありません。検定の検出力が、実質的に有意な差を検出するのに十分であることを確認してください。詳細は、2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。
方法 Z-値 p値 正確 0.031 正規近似 -2.16 0.031
主要な結果:p値

この結果で、帰無仮説では2つの郵便局の来局者数の差が0であると仮定します。p値が0.031で、有意水準値0.05より小さいため、分析者は帰無仮説を棄却し、2つの郵便局間の来局者数は異なると結論付けます。95%の信頼区間は、支局Bは支局Aに比べて来局者率が高いことを示しています。

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