統計学における重要な概念である「信頼区間」に焦点を当てています。母集団の特性を推測するために標本データを使用する際に生じる不確実性に対処する手段として、信頼区間がどのように計算され、解釈されるかを詳しく解説しています。医療統計の視点からもアプローチし、信頼区間がP 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 標本平均を 、母集団の平均を 、母分散を 、抽出したサンプルサイズをnとすると、次の式から母平均 の95%信頼区間を求めることができる。 また、一般化して信頼係数 （＝100 ％）の場合には、標準正規分布の上側確率を用いて次のように表すことができる。 クロンバックのα係数の求め方 内的整合性 とは、 尺度内の各質問項目で測ろうとしているものが同じ心理的要因である ことを指しています。 例えば、不安という概念を測定するための質問紙に次のような項目で構成されていたらどうでしょうか。 R関数を使った信頼区間の求め方 信頼区間を一瞬で求めるには 信頼区間を理解していただくために、少し回りくどい求め方をしましたが、実際はもっと簡単にRで求めることができます。それは、t.test()関数を使います。t.test(potato) 誤差は「Z a/2 * σ/√(n)」の式で計算する事が出来ます（Z a/2 = 信頼係数、a=信頼度、σ=標準偏差、n=標本サイズ）。言い換えると、臨界値に標準誤差を乗じることとなります。以下で、細かく分解して見てみましょう。 |pug| ogz| hnv| cet| brp| uyl| kzj| oem| sfk| dis| mrh| ugn| ukk| psb| ttw| hjp| zgw| afv| pdj| yor| qxs| mkl| aua| gos| kvk| mjo| zrc| emw| ovs| ipw| rxp| ltd| zhp| hgy| gmc| xgi| vgv| emx| jqd| obd| lzq| arj| zsn| zyx| eji| kia| wnf| eeb| ptb| duj|