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実験または調査研究のサンプルデータを分析する場合、おそらく最も重要な統計パラメーターの1つは平均です。つまり、すべてのデータポイントの数値平均です。ただし、統計分析は最終的には、一連の具体的な物理データに課される理論モデルです。統計モデリングの固有の不正確さを説明するには、信頼区間を使用して平均（およびその他のパラメーター）の信頼性を評価します。信頼区間は、パラメーターが見つかる可能性のある値の範囲です。間隔が大きいほど、実際のパラメーターを含む可能性が高くなります。
標準偏差の計算
サンプル内のすべてのデータポイントの値を合計します。
この合計をデータポイントの総数で割ります。これは、サンプルの平均値です。
すべてのデータポイントの最小値から平均値を引きます。たとえば、3、6、11、2、4の値を持つ5つのデータポイントのセットでは、平均は5.2、または（3 + 6 + 11 + 2 + 4）/ 5 =（26）/ 5 = 5.2。 「2」が最小値であるため、2から5.2を減算して-3.2を取得します。
この値を二乗し、結果を書き留めます。
サンプル全体のすべてのデータポイントについて、手順3と4を繰り返します。
手順4で書き留めたすべての値を合計します。
手順6の合計をデータポイントの合計数で割ります。
手順7の結果の平方根を見つけます。結果は、サンプルの標準偏差になります。
データポイントの総数の平方根で標準偏差を割ります。結果は、平均の標準誤差と呼ばれます。
信頼区間の計算
間隔にしたい特定の割合の臨界値または「z」を決定します。これを行うには、オンラインテーブルにアクセスします（「参考文献」を参照）。
ページの2番目の計算機を下にスクロールし、[Between]の隣のボックスをオンにします。
[エリア]の隣のフィールドに、必要なパーセンテージを（10進数形式で）入力します。たとえば、95パーセントの信頼区間が必要な場合は、0.95と入力します。 99パーセントの信頼区間が必要な場合は、0.99と入力します。
「Between」の横に表示される番号を書き留めます。これは間隔の重要な値です。
臨界値に平均の標準誤差を掛けます（セクション1、ステップ9で計算）。
信頼区間（平均）を設定するパラメーターから結果を減算します。これは、信頼区間の「下限」です。
セクション2、ステップ5の結果をパラメーターに追加します。これは、信頼区間の上限です。