許容限界区間を解釈するには、次の手順を実行します。
ステップ1: データの正規性を評価する
Minitabでは、正規の方法とノンパラメトリック法の許容限界区間を使用できます。データが正規分布に従うことを十分に仮定できる場合は、正規の方法の許容限界区間を使用することができます。データが正規分布に従うことを十分に仮定できない場合は、ノンパラメトリック法の許容限界区間を使用する必要があります。
データが正規分布に従うと仮定できるかどうかを判断するには、正規性検定で得られたp値を有意水準（α）と比較します。有意水準0.05は、データが実際には正規分布に従っているにも関わらず、従っていないと結論付けてしまうリスクが5%あることを示しています。
- p値 ≤ α: データは正規分布に従いません（H0を棄却する）
- p値が有意水準以下の場合、データは正規分布に従わないと結論付けることができます。この場合は、ノンパラメトリック法の許容限界区間を使用する必要があります。
- p値 > α: データは正規分布に従わないと結論付けるのに十分な証拠はありません（H0を棄却しない）。
- p値が有意水準より大きい場合、データは正規分布に従わないと結論付けるのに十分な証拠とはなりません。この場合は、正規の方法の許容限界区間を使用できます。
主要な結果：p値
これらの結果では、p値は0.340で、有意水準0.05より大きくなっています。データが正規分布に従うことを十分に仮定できるため、正規の方法の許容限界区間を使用することができます。
ステップ2: 適切な方法で許容限界区間を調べる
Minitabでは、正規の方法とノンパラメトリック法で許容限界区間を使用します。上限または下限が含まれる両側許容限界区間、または片側許容限界区間を作成できます。
- 両側
- 一定パーセントの母集団測定値が含まれる区間を判断するには、両側区間を使用します。
- 上限
- 一定パーセントの母集団測定値が上限より大きくならないことを示す区間を判断するには、上限を使用します。
- 下限
- 一定パーセントの母集団測定値が下限より小さくならないことを示す区間を判断するには、下限を使用します。
