これから集めるサンプルにおける何らかの測定値の平均値が、母集団のそれとあまり変わらないようにしたい場合、 サンプルの平均値がある程度の誤差範囲内で収まるために必要なサンプルサイズを、誤差、信頼度、標準偏差を指定することで求めることができます。 入力には半角数字を用いて、それぞれの範囲内の値で指定してください。入力した値によっては計算に...

無限母集団から抽出したサンプルに含まれる、ある条件を満たす対象の比率（サンプル比率）が 母集団のそれと近い値であって欲しい場合、サンプル比率がある程度の誤差範囲内で 収まるために必要なサンプルサイズを、誤差、信頼度、母比率を指定することで求めることができます。 入力には半角数字を用いて、それぞれの範囲内の百分率で指定してください。 ...

※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 昨年末から3回に亘って必要なサンプルサイズの計算式を紹介してきましたが、この式で求められた n だけデータを集めれば良いということではなく、多少上積みをしておきます。 通常、どんな測定方法を用いても、測定対象の真の値から幾らかのずれがあります（体重測定の結果や、テストの点数など思い浮かべ...

※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 相関係数の統計的有意性の検定は「無相関の検定」と呼ばれています。相関係数がゼロである（＝無相関）ことを帰無仮説としていることからこの名前が付いています。この検定についても、必要なサンプルサイズ（n）をざっくり計算できます。式は次の通りです。 r は相関係数です。|r| は相関...

※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 「幾つデータが必要か？」の記事で、2群の平均値の差の検定についてサンプルサイズ（n）を幾つにするか計算式を紹介しましたが、今回は比率の差の検定のときに n を幾つ以上にしたらよいかを求めてみましょう。 計算式は次の通りです。この式も、有意水準を5%としたときに、対立仮説が正しい（2群の比率...

※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ t検定で有意差検定を行う場合、2群間で僅かでも差があるなら、データの個数をどんどん増やしさえすれば、理論的にはいつか有意になります。しかしながら、予算にも時間にも限りがありますし、動物実験でそんなことをしたら倫理的にも許されないですね。それでは幾つデータを採ればよいのでしょうか。 統計T...