有限な人口

無限の人口

カテゴリ変数

順序変数

数値変数

標本平均

条件: 単峰対称分布データ、特に正規分布データ

条件: 幾何学的データ、特に対数正規データ

知らせ

一連の観測値を小さいものから大きいものまで並べ替えます。中央の観測値が中央値になります。

中央値は、両端に明確な値がない歪度や頻度分布を記述するのに適しており、高い適用性を持っています。

一連の観測値を小さいものから大きいものに並べ替えます。x% 番目の観測値は x 番目のパーセンタイルです。

適用条件

ほとんどの発生

データ量が大きい場合にのみ意味を持ちます

フルレンジとも呼ばれ、R で表され、一連の観測/測定値における最大値と最小値の差です。

応答の個人差の範囲: 範囲が大きく、ばらつきが大きい、ばらつきが小さい。

アドバンテージ

欠点がある

観測/測定の真ん中半分の範囲を反映します。

利点: 計算が簡単、範囲よりも安定

短所: すべての観測/測定値の変動がまだ考慮されておらず、まだ十分に安定していません。

主に、明らかに偏った分布データの変動特性を記述するために使用され、統計図と組み合わせて使用​​されることが多いです。

分散が大きければ、ばらつきも大きくなります

利点: 観測値/測定値のすべての変動を考慮し、比較的安定しています。

短所: 寸法 (つまり単位) が変更され、説明できない場合があります。

平均の単位が同じで値が似ている場合、標準偏差↑ばらつき度↑ほど、平均は代表性が低くなります。

利点: すべての観察/測定値の変動を考慮すると、単位は元の指標と同じであり、比較的安定しています。

分散係数とも呼ばれ、CVで表されます。

優れた利点

適用条件

レート（周波数インジケーター）

比較する

分母が小さすぎることはできません

比率とレートを混合することはできません

連結率（合計率）の計算

比較可能性

サンプリングエラー – 仮説検定

テーブル番号

タイトル

ライン

番号

述べる

タイトル

グラフドメイン

見出し

伝説

規模

ユニット

ヒストグラム

散布図

折れ線グラフ

円図

パーセンタイルチャート

パラメトリックテスト

ノンパラメトリック検定

臨界値法

p値法

信頼区間

簡単な判断方法

グラフ表示

仮説検定法：P値

F テスト

レヴーンのテスト

標本平均は母集団平均の周囲に分布します

nが増加すると変動の度合いは減少します

変動範囲が小さい

全体の平均と必ずしも一致しない

サンプル平均誤差のサイズを示し、サンプル平均の信頼性を説明します。

標準誤差 = 標準偏差 / サンプルサイズの平方根

区間は、特定の確率または信頼性 (1-α) に従ってパラメータ全体の範囲を推定するために使用されます。この範囲は、通常、パラメータの信用区間または信頼区間 (1-α) と呼ばれます。信頼性または信頼性は 95% または 99% とみなされることがよくあります。

信頼度が 1 に近づくほど、精度が高くなります。

CL長が短いほど精度が高くなります。