推定のためのサンプルサイズの誤差幅の解釈

誤差幅は、平均や比率のようなパラメータの推定におけるランダムなサンプリング誤差の量を示します。誤差幅は、一般的に、調査結果で使用されます。たとえば、政党の世論調査で、誤差幅5%で候補者の支持率が55%だと報告されることがあります。これは、実際の支持率は+/- 5%であり、50%から60%の間であることを意味します。

解釈

両側信頼区間の場合、誤差幅は、推定統計量から各エンドポイントまでの距離です。信頼区間が対称な場合、誤差幅は信頼区間の幅の半分です。たとえば、カム軸の平均推定長さが600 mmで、信頼区間範囲が599から601の場合、誤差幅は1 mmです。信頼区間が対称でない場合は、推定統計量から各エンドポイントまでの距離を表す2つの値が表示されます。

誤差幅が大きいほど、区間が広く、パラメータの推定の精度が低くなります。

次の結果では、ある病院の研究者が、80のサンプルサイズに基づいて、カルテから情報が欠落している患者の比率の95%信頼区間に関連する誤差幅を調べたいと考えています。このサンプルサイズと比率の計画値0.2に基づいて、誤差幅は約0.104および−0.081となります。信頼区間は対称でないため、2つの異なる値が表示されます。

推定のサンプルサイズ

方法

パラメータ 比率 分布 二項 比率 0.2 信頼水準 95% 信頼区間 両側
結果 サンプル 誤差の幅 誤差の幅 サイズ (下限) (上限) 80 0.0811409 0.104369
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