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食品総合研究所 サンプル数の理論的決め方 基本事項 ・ここでは母集団の分布は正規分布を仮定して説明しています。 ・母集団の分布の形にかかわらず、平均 µ 、分散 σ 2 の母集団からサンプリング したサンプル平均値 ∑ xi n の分布は、サンプル数 n が多くなると平均 µ 、分 i =1 n 散 σ n の正規分布に近づきます（中心極限定理） 。 2 例えば、１個の試料を反復測定した平均値の場合、反復数が多くなると各試 料の平均値の分布は正規分布に近づきます。 ・１個の試料の反復測定回数が少ない場合、その測定平均値の分布が理論的に 正規分布するとは言い切れませんので分布図を作成して分布の形を確認する ことが大切です。 ・検討対象の分布が正規分布とは言えない場合は、変数変換により正規分布に 近づけることができる場合があります。 ・ 例えば、 測定値 x の分布が右側に長く裾を引く
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社会調査におけるサンプル数について 標本誤差とサンプリングによって 決定される適正サンプル 適切な選び方か？ → 「サンプリング」 母集団(N) サンプル(n) サンプルの50%が「A市は住み良い」 母集団ではどの程度の人が 同じ考えを持っているのか？ → 「標本誤差」 Edited by Survey and Consulting Office for Planning Research Manager : Hayashi Yasuto All Rights Reserved SCOP Survey and Consulting Office for Planning 1 サンプル(標本)について1 –適正は？※サンプル(n)とは回収率に関わらず、母集団の(区間)推定をおこなうための分析対象を意味する サンプル数 影響 調査結果の信頼性 サンプル数は重要!?
有意差がなかったからといって、本当に差がないわけではない？
検定を行い、棄却率(偶然差が生じてしまう確率)が有意水準(例えば5%)より小さくなれば、有意差があったと判断できます。しかし、逆に棄却率が有意水準より大きかった場合、確かに有意差があったと結論できませんが、本当に差がなかったとも言いきれません。本当に差がなかったと判断するには、あなたが行った検定の『検出力』が十分大きかったかどうか確認する必要があります。検出力とは、本当は差があるのに見逃してしまう可能性(第2種の誤り)をどれだけ低く抑えれるかということです。 ある主婦が『ごきげんよう』(フジ・月-金PM1:00)を見ていて、そこで使われているサイコロの特定の目がでやすいような気がしてなりませんでした。その目は『今日の当たり目』といって、出ると視聴者にプレゼントが当たるというものです。そこで彼女は、1ヶ月番組を見ながらどの目が幾つ出たかチェックしていました。1日に3-4回サイコロが降られ、
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