信頼区間
平均と比率の信頼区間を計算する
信頼区間の使い方
- 1サンプル平均、標準偏差、サンプルボリュームを入力します。
- 2自信レベル(90%、95%、99%)を選択します。
- 3エラーのマージンとゾーンの下部と上限を表示します。
自信はどういう意味ですか?
CI = 意味 ±z x (s / √n); エラーのマージン = z x s / √n自信の間隔は、繰り返しのサンプルでは、固定パーセンテージを持つ確率が実際の全体的なパラメーターを含む範囲を与えます。
ゾーンの幅は、より大きな不確実性を表します。サンプルの数を増やしたり、自信のレベルを下げたりすると、エラーのマージンが減少します。
自信のレベルが高く、しきい値、より広いゾーン - これは「受容」と「精密」の間のトレードオフです。 実際の値を含めることについてより確かであること、より曖昧なスコープを受け入れる必要があります。
全体的な標準が不明で、サンプルが小さい(n < 30)の場合、zの代わりにt-distributionのしきい値を使用する必要があります。 t 分布はより「脂肪尾」であり、小さなサンプルの不確実性を補うためにより広い範囲を与えます。 サンプルが増加したときにtはzに収縮します。
| 信頼の横 | z のしきい値 | 地域幅(相対) | 意味する |
|---|---|---|---|
| 90% | 1.645 | シュリンク | 圧倒的な実価値のない10位 |
| 95% | 1.960 | メディア | 最も人気のあるデフォルトレベル |
| 99% | 2.576 | ブロッカー | より保守的、拒絶しにくい。 |
z は共通の自信レベル(大きいサンプル)のためのしきい値
よくある質問
95% つまりコンパートメントの実値の確率は95%ですか?
完全ではありません。重複の95パーセントが実際の値をカバーすることを示しています。
なぜ根の下にないのですか?
n で精度が向上するため、サンプルがエラーをシャレーブするのに4回かかります。
z と t の 1 つ?
全体的に標準は不明で、t の n 時間; 大きいサンプルか知られている z.
狭いですか?
必ずしもそうではありません。 狭い範囲は、低信頼レベルまたは小サンプルによって引き起こされる「偽の正確さ」から来ることができます。それは自信レベルとサンプルのボリュームと組み合わせて見られるはずです。
2つのセクター間の重複は「違いなし」と記述できますか?
できません。 重複は、差が重要ではないという意味ではありません。重要なかどうかの決定は、特定の分散テストまたは0の余白範囲を必要とします。
信頼性の間隔は、仮説テストを行う必要がありますか?
信頼性の間隔は、参照値が合理的な範囲に含まれているかどうかを確認することです。仮説テストは、拒否できる参照値に変わります。 2つは、異なる処方で、本質的にリンクされています。