信頼区間の計算方法：6ステップ - チップ

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手順
チップ
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信頼区間は、測定の精度の指標です。また、新しい実験の場合、推定値がどれほど安定しているか、つまり、元の推定値にどれだけ近いかを示しています。以下の手順に従って、データの信頼区間を計算します。

手順

分析する現象のデータを書き込んでください。 次の声明に出くわしたとします。ABC大学の男子学生の平均体重は 「次に、テストを実行して、特定の信頼区間内で母集団のその部分の重みをどの程度正確に予測できるかを判断します。
選択した母集団内のサンプルを選択します。 仮説をテストするためのデータを収集するために使用されます。あなたの実験がランダムに生徒を選択したとします。
標本平均と平均標準偏差を計算します。 （両方の変数で）調査中のパラメーターに対して選択したサンプル統計を選択します。一方、母集団パラメーターは、母集団に共通の特性を表します。標本平均と標本標準偏差を決定する方法を学習します。
- データのサンプル平均を計算するには、学生の体重に関連する値を追加し、結果を測定数で割ります。これはの平均重量になります。
- 標本標準偏差を計算するには、最初にデータを平均化する必要があります。次に、分散のレベル、または2乗偏差間の平均を決定する必要があります。その数値を見つけたら、平方根を計算するだけです。ここでの標準偏差が等しいと仮定します（この情報が統計的問題のステートメントにすでに存在している場合があることに注意してください）。
望ましい信頼水準を決定します。 一般的に、最も一般的な値は問題であり、問題のステートメントにすでに存在している可能性があります。ここであなたの選択があったと仮定します。
エラーのマージンを計算します。 次の方程式を使用してこの値を決定することができます。これは、信頼係数（信頼レベル）を表し、標準偏差を表し、サンプルサイズを表します。これは、臨界値に標準誤差を掛ける必要があることを示すもう1つの方法です。プロセスを部分に分割して進める方法は次のとおりです。
- 臨界値を決定するには、または、最初に信頼水準が等しくなることに注意してください。そのパーセンテージを10進数値（）に変換し、それを除算して取得します。次に、Z値の表を参照してください英語で）付随する値を求めて。最も近い結果が行と列の交点にあることがわかります。
- 標準誤差を決定するには、標準偏差（）を取り、それをサンプルサイズの平方根（）で割ると、それが得られます。
- （標準誤差に応じた重要な値）を掛けると、誤差のマージンが得られます。
信頼区間を設定します。 そのためには、平均（）を計算し、aとエラーのマージンを伴ってそれを書くだけです。この場合の答えは次のようになります。平均値から誤差範囲を加算および減算することにより、信頼区間の上限と下限がわかります。したがって、下限はになり、上限はになります。
- この方程式を使用して信頼区間を決定することもできます。
  
  ここでは、平均を表します。

チップ

両方の値は手動で計算でき、グラフ計算機または教科書で一般的に使用されている統計表を利用して計算できます。スコアは正規分布計算機でも設定できますが、スコアは分布計算機を利用します。インターネット上で利用可能なツールもあります。
信頼区間が有効であるためには、サンプル母集団は正常でなければなりません。
エラーマージンの計算に使用される臨界値は、スコアまたはスコアとして表される定数です。スコアは通常、母集団の標準偏差が不明であるか、より小さいサンプルが使用される場合に優先されます。
単純なランダムサンプリング、系統的サンプリング、層別サンプリングなど、いくつかの方法があります。これらの方法を使用して、仮説のテストに使用する代表的なサンプルを選択できます。
信頼区間は、特定の結果の可能性を示しません。たとえば、母集団の平均がとの間にあることがわかっている場合、信頼区間は、平均が計算された範囲内にあることを示すものではありません。