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統計学を学んでいると、頻繁に「nが十分に大きな時」といった表現に出くわします。
しかし、どこにも具体的数値の記述はなく、ネット検索しても出てきません。またポワソン分布の場合、さらに大きな数字であるような記述であり、年間交通事故死者数等でnが10,000とあると、
しっくりくるのですが、意外に小さなn数であってもポワソン分布を用いていたり、「一般的統計解析における十分に大きなn数」、「ポワソン分布における十分に大きなn数」それぞれご存じの方はお見えでしょうか。ご存じの方がいらっしゃればご教授お願い致します。

A 回答 (3件)

お礼について<私の活用するn数は10-20程度が大半>



目的・データ収集等の手法が示されておりませんので何とも申し上げようがありませんが、調査分析においては、大別すると、大サンプルで広く量的分析を行う「定量調査」と小サンプルで掘り下げる質的分析を行う「定性調査」があります。

統計的手法を用いて分析するのは「定量調査」です。
あなたの調査が「定性調査」なのかどうか不明ですが、その程度のサンプル数ならば、統計的には無意味ですから気にする必要はないでしょう。ポワソン分布がどうのという次元の話ではありません。

例えば、母集団が極めて少ない「症例研究」等でも、何例中何例がどうだったのか…、というように、統計用語の「%」ではなく「実数」での記述にすべきでしょう。そうしないと読者に誤解が生じます。
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この回答へのお礼

詳細なご解説ありがとうございました。理解できました。

お礼日時:2020/12/13 07:43

調査分析に最低限必要なサンプル数というものはない。


理論的には「母集団数」「サンプル数」「信頼区間」などで検索すればいくらでも出てくる。数か所入力すれば「必要サンプル数」を計算してくれるサイトもあったがどこだったか忘れた。

理論は別にして、サンプルの代表性がどれくらい担保できるか実際には不明なので、何とも言い難い部分が多いのだ。

よってサンプルの大きさについては適当な言い方にならざるを得ない。

実践的ならば、属性別のクロス集計分析や、多変量解析をやるつもりなら1000サンプル以上。
対象者条件が狭く固定され、単純集計分析で良いなら50サンプル以上あれば大きな誤差は無いだろう。
クロス集計分析の場合も、ひとつひとつのクロス軸となる属性が50サンプル以上は欲しい感じだろうか。多変量解析をやる予定がないのなら、その辺を目安にサンプル数を決めればよいだろう。

いずれにしても、実践的なサンプル数決定方法は、調査実験分析計画に基づき、後は予算と実行可能性の問題となる。
統計的問題は、誤差の問題なので、サンプル数は多いほど誤差が少ないことを期待できる、という話だ。
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この回答へのお礼

詳細なご解説ありがとうございました。私の活用するn数は10-20程度が大半なので、そういう意味では本来統計解析ではないのかもしれませんね。ただし、分析結果を示さなければ行動の必要性を感じない存在もあるのでなんらかの検証は必要です。

お礼日時:2020/12/12 21:08

n=母集団から得たサンプルの標記ですよね。



母集団=N サンプル=n

知りたかったのと違います??
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この回答へのお礼

早々のご回答ありがとうございます。
ただ、知りたかったのは
・一般的な十分に大きなn数:少なくとも10以上
・ポワソン分布における十分に大きなn数:少なくとも100以上
といった具体的な数値が知りたかったのですが・・・。

お礼日時:2020/12/12 18:32

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