2群の比率の差の信頼区間
解説
この統計手法は、2つのグループ間で発生する特定の事象 (例: 病気の罹患率、製品の不良率など) の比率が、本当に異なるのか、それとも偶然の結果として異なるのかを判断するためのものです。
具体例
2つの異なる治療方法AとBの効果を検討する場合を考えます。
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データの収集:
100人の患者に治療Aを施し、そのうち10人が回復。別の300人の患者に治療Bを施し、そのうち50人が回復。
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各治療の回復率の計算:
治療Aの回復率は \( \frac{10}{100} = 0.10 \) (10%)、治療Bの回復率は \( \frac{50}{300} = 0.1667 \) (16.67%)
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比率の差の計算:
治療AとBの回復率の差は \( 0.10 - 0.1667 = -0.0667 \) (-6.67%)
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信頼区間の計算:
2群の比率の差の95%信頼区間を計算します。この計算には、各治療群のサンプルサイズと回復率を用いて、標準誤差とZ値を計算し、信頼区間を導きます。
ここでは、信頼区間は -13.9% ~ 0.569% となりました。
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結論:
95%の信頼区間が -13.9% ~ 0.569% なので、治療Aと治療Bの回復率の差は、95%の確率でこの範囲内にあると言えます。
この信頼区間には 0% が含まれているため、有意な差があるとは言えない、という結論になります。
分類内容 | 値 | |
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データの取り扱い
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- データの読み込みは、ブラウザ内で完結し、外部へのデータ送信は発生しません。
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クラウド R を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
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- クラウド R からの出力結果は、将来の自動翻訳や自動解説の機能実現のため、サーバーがデータベースに保持します。
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- 通信経路も全て暗号化していますので、たとえプライバシーに関わる情報が含まれていたとしても、通常は漏洩する恐れはありません。
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- 最小限のデータ送信
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- クラウド R 出力結果の保持
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- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
Reactive stat において、統計データの変数は、通常の数値や文字列として扱われます。 したがって、日付や時間の概念は直接的にはサポートされていません。
統計計算を行う際には、日付や時間の差分を数値として事前に用意しておく必要があります。
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体重 / pow(身長, 2)
, "体重" / ("身長" * "身長")
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データ
結果
クラウド R 分析