2サンプルの比率の分析のオプションを選択する

信頼水準で、信頼区間の信頼の水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に母集団間の差が含まれることを示しています。

対立仮説から、検定する仮説を選択します。

差 < 仮説差

この片側検定を使用して、サンプル1とサンプル2の母比率の差が、仮説比率より小さいかどうかを判定し、上限を取得します。この片側検定の検出力は両側検定よりも高いですが、差が仮説差よりも大きいかどうかは検出できません。

たとえば技師は、この片側検定を使用して、2つの等級からの材料の等級別の不良品の比率の差が0未満かどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、不良品の比率の差が0未満かどうかを検出できますが、差が0より大きいかどうかは検出できません。

差≠仮説差

この両側検定を使用して、母比率の差が仮説差と異なるかどうかを判定し、両側信頼区間を取得します。この両側検定により、仮説差より小さい差か大きい差かを検出できますが、検出力は片側検定の場合より低くなります。

たとえば銀行のマネージャが、2か所の店舗において普通預金口座を持つ顧客の比率が異なるかどうかを検定するとします。比率の差は重要なため、マネージャは、この両側検定を使用して一方の店舗での比率が別の店舗での比率より大きいか小さいかを判定します。

差 > 仮説差

この片側検定を使用して、サンプル1とサンプル2の母比率の差が、仮説差より大きいかどうかを判定し、下限を取得します。この片側検定の検出力は両側検定よりも高いですが、差が仮説差よりも小さいかどうかは検出できません。

たとえばロジスティック分析者は、この片側検定を使用して、2か所の配送先で予定通りに到着した荷物の比率の差が0より大きいかどうかを判定できます。この片側検定の検出力は高く、予定通りの配送荷物の差が0より大きいかどうかを検出できますが、差が0より小さいかどうかは検出できません。

片側または両側の対立仮説の選択についての詳細は、帰無仮説と対立仮説についてを参照してください。