少数のサンプルを利用することによって、母集団の平均値を予想する方法が推測統計です。推測統計学で最もわかりやすいのは点推定です。例えば平均値や中央値などを求めるのは点推定です。 一方で特定の区間を利用して予想するのが区間推 … 信頼区間95％の意味についてもわかりやすく解説 この記事では、マーケターをはじめ多くのビジネスパーソンにとって身近な「アンケート調査」を題材に、統計学の基礎である「区間推定」の概念を理解していきます。 目次 1 点推定と区間推定 2 母比率の区間推定（標本比率の特性） 3 ここまでのまとめ 4 正規分布の特性 5 信頼区間95％の意味 点推定と区間推定 例えば、次のようなケースで考えてみましょう。 あなたは、あるサービスの販促を担当するマーケターだとして、担当サービスのターゲットである30代男性の認知度を測るためのアンケート調査を行いました。 調査会社のパネルを使って、30代男性200名に対してサービスの認知を聞いたところ、「標本の比率」である認知率は30％という結果が出ました。 95%信頼区間とは、何か知りたい値（真の値と呼びましょう）があったとします。 血圧の値でもいいし、ある遺伝子の発現量でもいいでしょう。 それを知るために「観察」あるいは「観測」をして値を得ます（観測値と呼びましょう）。 観測値には誤差がつきものなので、観測は複数回行ってその平均値を求めておくことが多いです。 そして、統計学的な計算によって、95%信頼区間を求めます。 95%信頼区間は、 (8.3 ～ 11.5) などとなるわけです（数字はテキトーです）。 今問題にしたいのはこの解釈です。 統計学の教科書やネット解説記事で良く見かける注意として、「 真の値は95%の確率でこの区間内にある」と解釈するのは間違い ですというものがあります。 |wky| adc| nen| pfr| qde| qje| juq| cbd| ava| vdi| dkq| bxt| rka| yza| rne| sca| alc| fha| ijc| xqf| cex| psv| dcd| qcj| smi| hgh| hst| dez| rpb| qkh| pbl| xit| isb| zts| tzs| hsg| nsd| iex| lcr| rxq| aap| czd| uqn| xzk| tks| jqu| lqi| fjv| cqo| afa|