1つの割合の検定
| コマンド: | 検定 1つの割合の検定 |
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検定メニューの 1つの割合の検定を使用すると、観測された割合があらかじめ定めた割合と等しいという仮説を検定できます。
この検定は、スプレッドシートのデータではなく、ダイアログボックスに入力した統計量に基づいて実行されます。
必要な入力
- 観測された割合（%）：パーセントで表した、観測された割合。
- サンプルサイズ：サンプルサイズ、すなわち観測値の総数。
- 帰無仮説値（%）：あらかじめ定めた割合（観測された割合と比較する値）をパーセントで表した値。
すべてのデータを入力したら、検定をクリックします。
結果
プログラムは次の内容を表示します。
- 観測された割合の 95% 信頼区間（CI）
- z 統計量と対応する P値
P値が 0.05 より小さい場合、観測された割合があらかじめ定めた割合と等しいという仮説を棄却し、2 つの割合の間に有意な差があるという対立仮説を採択できます。
任意のコメント入力フィールドに、印刷されるレポートに含めるコメントや結論を入力できます。
計算に関する注記
P値
有意水準、すなわち P値は、通常の z 検定で計算します（Altman, 1991）。
$$ z = \frac {p - p_{exp}} { se(p)} $$
$$ z = \frac {p - p_{exp}} { se(p)} $$
ここで、
$$ se(p) = \sqrt{ \frac {p_{exp} (1 - p_{exp})} {n}} $$
$$ se(p) = \sqrt{ \frac {p_{exp} (1 - p_{exp})} {n}} $$
P値は、正規分布において ±
信頼区間
MedCalc は、観測された割合について Clopper–Pearson の「正確な」信頼区間を計算します（Clopper & Pearson, 1934; Fleiss et al., 2003）。
文献
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Clopper C, Pearson ES (1934) The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial. Biometrika 26:404–413.
- Fleiss JL, Levin B, Paik MC (2003) Statistical methods for rates and proportions, 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons. (p. 26)