サンプルサイズの式の計算方法

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著者: Robert Simon
作成日: 24 六月 2021
更新日: 15 11月 2024
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検定に必要なサンプルサイズの計算方法を解説します【実用はRコマンダーでOK】
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多くの場合、生物の集団全体をサンプリングすることは不可能ですが、サブセットをサンプリングすることで、集団について有効な科学的議論を行うことができます。あなたの議論が有効であるためには、統計をうまく機能させるのに十分な生物をサンプリングする必要があります。あなたが尋ねている質問とあなたが得たいと思う答えについての少しの批判的思考は、適切な数のサンプルを選ぶ際にあなたを導くのに役立ちます。

推定人口サイズ

母集団を定義すると、母集団のサイズを推定するのに役立ちます。たとえば、単一のアヒルの群れを研究している場合、人口はその群れのすべてのアヒルで構成されます。ただし、特定の湖のすべてのアヒルを調査している場合、人口規模は湖のすべての群れのすべてのアヒルを反映する必要があります。野生生物の個体数はしばしば不明であり、時には知らないため、全個体数についての経験に基づいた推測を危険にさらすことは許容されます。人口が多い場合、この数は必要なサンプルサイズの統計計算に大きな影響を与えません。

誤差の範囲

計算で許容できるエラーの量は、許容誤差と呼ばれます。数学的には、許容誤差はサンプル平均の上下1標準偏差に等しくなります。標準偏差は、サンプル平均の周りの数値の広がりの尺度です。カモの群れの翼幅を上から測定しているとしましょう。平均翼幅は24インチです。標準偏差を計算するには、各測定値が平均とどの程度異なるかを判断し、それらの差のそれぞれを二乗し、それらを合計し、サンプル数で除算し、結果の平方根を取得する必要があります。標準偏差が6で、5%の誤差を許容することを選択した場合、サンプルのアヒルの95%の翼幅が18(= 24-6)から30(= 24 + 6)インチ。

信頼区間

信頼区間とは、結果にどれだけ自信があるかということです。これは、事前に決定する別の値であり、人口をサンプリングする必要があるかどうかを決定するのに役立ちます。信頼区間は、実際にどの程度の母集団が誤差範囲内に収まる可能性があるかを示します。研究者は通常、90、95、99パーセントの信頼区間を選択します。 95%の信頼区間を適用すると、測定するアヒルの翼幅の85〜95%の時間の95%が24インチになると確信できます。信頼区間はzスコアに対応しており、統計表で調べることができます。 95%の信頼区間のZスコアは1.96に等しくなります。

標準偏差の計算に使用できる総母集団の推定値がない場合は、0.5に等しいと仮定します。これは、母集団の代表的な部分を確実にサンプリングするための控えめなサンプルサイズを提供するためです。この変数をpと呼びます。エラーマージン(ME)が5%、zスコア(z)が1.96の場合、サンプルサイズの式は次のように変換されます:サンプルサイズ=(z ^ 2 *(p_(1-p)))/ ME ^ 2サンプルサイズ=(1.96 ^ 2 *(0.5(1-0.5)))/ 0.05 ^ 2。式を使用して、(3.8416_0.25)/0.0025 = 0.9604 / .0025 = 384.16に移動します。あなたはアヒルの個体数の大きさがわからないため、個人の95%が24インチの翼幅を持つことを95%確実にするために、385羽のアヒルの翼幅を測定する必要があります。