No.1ベストアンサー
- 回答日時:
わたしなら以下のように問題を設定し回答します。
計算が正しいかどうかは自信がありませんが、
方針はこんな感じです。
統計量の計算方法が多分keiryuさんと違います。
今回の内閣支持率をP1(真値) ,前回の支持率をP2(真値)とする。
このとき H:P1=P2 対立仮説K:P1>P2の
(棄却)水準0.05の片側検定問題を考える。
問題文にあるように
今回の内閣支持率の実現値は45%(0.45)
前回の内閣支持率の実現地は44%(0.44)
また今回と前回を通しての(同一母集団として)支持率の実現値は
44.5%(0.445)
統計量Z=(0.44-0.45)/√{0.445×(1-0.445)×(1/225+1/198)}
=約 -0.004842...
この場合を大標本の場合とみなせば、H:P1=P2 の下で
漸近的に標準正規分布N(0,1)に従うから統計量Zに基づく
棄却域は(-∞,-1.645)になる。
以上より仮説Hは受容される。
よって今回と前回の内閣支持率に差はない。
No.2
- 回答日時:
統計学でいう厳密な意味での「検定」とはちょっと違いますが、私ならば信頼区間を用います。
信頼区間とは、母集団(全体)の平均・分散値があると考えられる区間のことです。95%信頼区間、99%信頼区間などといい、それは、母集団(全体)の値がこの区間にある確率が95%だとか99%であるということを表しています。
それで計算すると、95%信頼区間の場合、
今回40.6%~49.4%
前回39.4%~48.6%
となります。
どういうことかというと、もし、前回(44%)が真の値だとして、その誤差の範囲は39.4%~48.6%だということです。で、今回は45%で前回の誤差の範囲内なので、「意味のある差とはいえない」ということになります。
ちなみに、99%信頼区間の場合は、
今回39.3%~50.7%
前回38.0%~50.0%
で、やはり今回の結果(45%)は、前回の誤差の範囲内(38.0%~50.0%)に収まっているので、「意味のある差とはいえない」ということになります。
参考URL:http://www.cog.human.nagoya-u.ac.jp/~ishii/touke …
この回答への補足
<統計学でいう厳密な意味での「検定」とはちょっと違いますが、>
どの部分が、厳密な意味での検定とは違うのでょぅか?
また、「例をあげて「検定」とは何かを説明して頂くとありがたいです。
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