プロが教えるわが家の防犯対策術!

客先に納入している、ある製品の寸法のバラつきを聞かれ、n=10個でデータ測定して提出したら、「サンプル数が少ない!もっと信頼性のあるデータをくれ!」と怒られてしまいました。

で、統計学に基づいて抽出サンプル数を決めたいのですが、いろいろなサイトやここの過去質問を見て回っても、難しくてさっぱりわかりません。

ちなみに10個計ったときのデータは以下の通りです。

図面寸法:3.5mm±0.1mm
実測寸法:3.56mm~3.58mm

上記データより、母集団も大体はこの寸法前後に収まると予測できるのですが、95%の精度で寸法のバラつきを予測する場合、サンプル数をいくつ取ったらいいのかわかりません。
だれかご教授願います!

ちなみに母集団の数は数十万個です。

しかも、サンプル数を決定した根拠を説明するために、資料も用意しなければならないので、どこかいいサイトがあったら教えてください!

A 回答 (2件)

回答が難しい。

というのも、相手を納得させないといけないのに、統計学的な知識が足らないという印象を受けます。

 なぜなら、サンプル数は、10個でも十分です。無作為抽出がなされていれいば、という条件がつきますが。
 私がクライアントなら、「無作為抽出は、どのようにやったのか」と聞きます。これだけ数が多いと、無作為抽出が最も難しいと想います。
 次に「図面寸法より、実測寸法は全て大きいのはおかしい。図面寸法より、大きいのもあれば小さいのもあるハズだが」と突っ込みます。

 図面寸法の意味は、3.4から3.6mmが合格、ということですね。
 実測寸法は、平均値と標準偏差を書いてくださるほうが助かります。
 また、不合格率は、どこまでなら許されますか。不良率をゼロ、というのは、統計学的には不可能ですので。
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お尋ねの件は統計学の「仮説検定」のことかと思います。


検索サイトで
母集団 仮説検定 推定 サンプル数
と入力していくつかヒットした中で、
www.scej.org/kakoushi-sp/SQC/
の「第二回 触媒を変えた効果は本当にあったのか?(分散分析その1)」
が分かりやすそうです。
他に、
lecture.ecc.u-tokyo.ac.jp/~okatu/ statistics/prudent_tests.html
とか、
http://www.geocities.co.jp/WallStreet/4716/power …
「統計学 仮説検定 母集団 サンプリング
平均 分散 正規分布 χ^2分布 仮説を棄却 棄却域 標本数 標本 信頼区間 信頼係数 回帰
因子分析」

統計学にはこういった言葉があったように思うんですが・・・。
関係なかったらごめんなさい。
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