区間内の母集団の、指定可能な最大パーセントを2つ以上指定する場合、Minitabではそれらのパーセントを得るのに必要なサンプルサイズを計算します。
許容限界区間は正確になるだけ、便利で有益になりますが、より小さな誤差幅は(区間内の母集団の最大パーセントが区間内の母集団の最小パーセントとして計算された)より大きなサンプルサイズを必要とします。許容限界区間の精度が不十分だと、広すぎて、指定した母集団よりも多くのパーセントが含まれるようになる場合があります。
信頼水準 | 95% |
---|---|
区間内の母集団の最小パーセント | 90% |
母集団の対象範囲がp*を上回る確率 | 0.05 |
P* | 正規法 | ノンパラメトリック法 | 達成された信頼性 | 達成された 誤差確率 |
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92.000% | 1395 | 2215 | 95.0% | 0.049 |
これらの結果では、母集団の90%をカバーする許容限界区間の作成に必要な、サンプルサイズを計算します。母集団のカバー範囲がp*の0.05(5%)とp*値の92%を超える確率では、正規な方法のサンプルサイズは1395です。ノンパラメトリック法のサンプルサイズは2215です。ノンパラメトリック法の場合、達成された信頼水準およびサンプルサイズの達成された誤差確率も表示されます。
また、区間に92%またはそれ以上の母集団が含まれる確率が5%しかないことを、これらの統計は示しています。
2つ以上のサンプルサイズを指定する場合、Minitabではそれらのサンプルサイズで得られる、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントを計算します。Minitabでは、正規な方法とノンパラメトリックな方法に対して、計算を実行します。他の分布の計算では、許容限界区間 (非正規分布).
サンプルサイズを増やすと、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントが減ります。許容限界区間の精度が不十分だと、広すぎて、指定した母集団よりも多くのパーセントが含まれるようになる場合があります。
信頼水準 | 95% |
---|---|
区間内の母集団の最小パーセント | 95% |
母集団の対象範囲がp*を上回る確率 | 0.05 |
サンプルサイズ | 正規法 | ノンパラメトリック法 | 達成された信頼性 | 達成された 誤差確率 |
---|---|---|---|---|
1000 | 96.5124% | 97.0544% | 95.7% | 0.050 |
1500 | 96.2603% | 96.7379% | 96.1% | 0.050 |
2000 | 96.1047% | 96.5124% | 95.8% | 0.050 |
これらの結果では、母集団の95%をカバーする許容限界区間の特定のサンプルサイズと関連性のある、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントを計算します。母集団のカバー範囲がP*の0.05(5%)を超える確率では、正規な方法の区間内の指定可能な最大パーセントは、サンプルサイズが1000のときにおおよそ96.5%です。サンプルサイズが1500のとき、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントはおおよそ96.26%、またサンプルサイズが2000のとき、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントはおおよそ96.1%です。
ノンパラメトリック法の区間内の母集団の指定可能な最大パーセントは、サンプルサイズが1000のときにおおよそ97.05%です。サンプルサイズが1500のとき、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントはおおよそ96.74%、またサンプルサイズが2000のとき、区間内の母集団の指定可能な最大パーセントはおおよそ96.5%です。ノンパラメトリックの場合、達成された信頼水準およびサンプルサイズの達成された誤差確率も表示されます。これらの結果では、達成された誤差確率は指定されたサンプルサイズの目標誤差確率と同じであり、達成された信頼水準は指定されたサンプルサイズの目標信頼水準よりわずかに大きいです。