機密インターバル計算機

機密間隔は統計的な推論の基本的なツールで、研究者は特定のレベルの特定のレベルの人口パラメータを推定することができます。 これらは、サンプル統計と人口のパラメータ間のギャップを埋め、真の値が嘘をつく可能性がある範囲を提供します。

統計フレームワーク

自信の間隔は、サンプルデータに基づいて未知の人口パラメータの可塑性値の範囲を表します。 自信の間隔を95で計算するとき% 自信レベルは、サンプリングプロセスを何度も繰り返して、同じ方法で間隔を組み立てることができれば、約95% これらの間隔は、真のパラメータ値を含む。

数学財団

人口が平均して、自信の間隔は式を使用して計算されます。

所在地:

• x はサンプル平均です
• 重要な値は、自信レベルに依存します(例えば、95の1.96% 正規分布との自信)
• 標準誤差 = 集団標準偏差 (σ) ÷ サンプルサイズの平方根 (n)
• 人口標準偏差が不明な場合、サンプル標準偏差(s)とt-distributionを使用します。

実用的なアプリケーション

機密間隔は、さまざまな分野にわたって広範なアプリケーションを持っています。

一般的な誤解

高度な考慮事項

いくつかの要因は自信の間隔の構造および解釈に影響を与える:

• 1
  配分の仮定:

  正常性を前提としないとブーツトラップのような方法は使用できます。

• 2
  サンプリング方法:

  ランダムサンプリングは重要である;非ランダムサンプリングは、自信の間隔が正しいことができないバイアスを紹介します。

• 3
  複数の比較:

  複数の自信の間隔を構成するときは、Bonferroniの補正のような方法は、全体的なエラー率を制御するのに役立ちます。

仮説のテストと関係

機密間隔と仮説テストは、統計的な推論に対する補完的なアプローチです。

自信のあるインターバルで働くためのベストプラクティス

1. 常に自信の間隔と自信レベルの両方を報告する
2. 統計的な意味だけでなく、間隔幅の実用的な意義を考慮する
3. データの分布とサンプルサイズに基づいて適切な方法を使用する
4. 研究質問と被験者知識の文脈における解釈間隔
5. あなたの方法の前提と制限について透明にして下さい

自信の間隔は、指定されたレベルの自信を持つ真の人口パラメータを含む可能性がある値の範囲です。 見積もりの不確実性を定量化する方法を提供します。

人口に対する自信の間隔を計算するには:

1. 1
   サンプル平均を計算する
2. 2
   標準偏差を決定する
3. 3
   自信レベルを選択してください
4. 4
   エラーのマージンを計算する
5. 5
   間隔を指示して下さい

どのような自信の間隔が私たちに言うかを理解する:

• 1
  機密レベル:

  sampling プロセスを何度も繰り返した場合、true パラメータを含む間隔の割合。

• 2
  エラーのマージン:

  間隔の半分の幅は、サンプル平均と人口の平均間の最大可能性の差を表します。

• 3
  精密:

  狭い間隔は、人口パラメータのより正確な推定値を示します。