推定のためのサンプルサイズの誤差幅を解釈する

誤差幅は、平均や比率など、パラメータの推定における無作為抽出誤差の量を定量化します。誤差幅は、調査結果に用いられることが多いです。たとえば、政治の選挙で、候補者の支持率が55%で誤差幅が5%だとします。これは、真の支持率が+/– 5%であることを意味し、50%~60%ということになります。

解釈

両側信頼区間では、誤差幅は推定統計量から各評価項目までの距離です。信頼区間が対称である場合、誤差幅は信頼区間の幅の半分になります。たとえば、カムシャフトの平均推定長さが600mmで信頼区間が599~601である場合、誤差幅は1mmです。信頼区間が対称ではない場合、推定統計量から各評価項目までの距離を表す2つの値が表示されます。

誤差幅が大きいほど、区間は広くなり、パラメータ推定値の精度が下がります。

二項分布では、計画比率が0.50の場合に、誤差幅が最大になります。標本比率が計画比率より0.50以上離れている場合、標本の誤差幅は計画誤差幅より小さくなります。

以下の結果で、病院研究者が、標本の大きさ80に基づいた、欠損情報を含む患者のカルテの比率で、95%の信頼区間に関連する誤差幅を判定するとします。この標本の大きさと計画値比率0.2に基づくと、下限方向の誤差幅はおよそ0.081です。上限方向の誤差幅はおよそ0.104です。標本の大きさ80で研究者の標本比率が0.2の場合、信頼区間は(0.20 – 0.081, 0.20 + 0.104)です。

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
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