2サンプルの比率のすべての統計量を解釈する

差とは、推定する母集団比率間の未知な差です。Minitabは、どの母集団比率をもう一方の母集団比率から引くかを示します。

サンプルサイズ（N）は、サンプルに含まれる観測値の合計数です。

事象は成功を表す標本の値です。Minitabでは、母比率の推定値である標本比率を計算するために事象数が使用されます。値の順序を変えて、事象として使用される値を変更することができます。詳細は、Minitab出力でのテキスト値の表示順序の変更を参照してください。

サンプル比率は、事象の数をサンプルサイズ（N）で除算した値と等しくなります。

差は、2つのサンプルの比率間の差です。

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、母集団の差の値が含まれる可能性が高い範囲です。データのサンプルはランダムであるため、2つの母集団サンプルの信頼区間が同一である可能性は低くなります。しかし、サンプルを何度も繰り返して測定すると、得られた信頼区間または限界値の特定の割合に未知の母集団差が含まれることになります。このような差を含む信頼区間や限界値の割合（%）を区間の信頼水準と言います。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。

上限は、母集団差がそれより小さくなる可能性が高い値です。下限は、母集団差がそれより大きくなる可能性が高い値です。

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。

出力では、帰無仮説と対立仮説により、検定差として正しい値を入力したことを検証できます。

Z値とは、標準誤差の単位で観測統計量とその仮説母集団パラメータの差を測定するZ検定の統計量です。

p値は帰無仮説を棄却するための証拠を測定する確率です。p値が小さいほど、帰無仮説を棄却するための強力な証拠となります。