正規分布を持つ母平均に対する信頼区間を返します。 信頼区間は、標本平均の両側の範囲です。 たとえば、郵送で製品を注文する場合、特定のレベルの自信を持って、製品が最も早く到着するのと最も遅い時期を決定できます。
構文
CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
アルファ は、信頼水準の計算に使用される有意水準です。 信頼度は 100*(1- α)% で計算されます。つまり、α が 0.05 であるとき、信頼度は 95% になります。
Standard_dev はデータ範囲に対する母集団の標準偏差であり、既知であると見なされます。
サイズ はサンプル サイズです。
解説
- 引数が数値以外の場合、CONFIDENCE は #VALUE! を返します。 エラー値。
- アルファ ≤ 0 またはアルファ ≥ 1 の場合、CONFIDENCE は #NUM! を返します。 エラー値。
- 0 standard_dev ≤場合、CONFIDENCE は #NUM! を返します。 が返されます。
- 標本数が整数でない場合は、小数部が切り捨てられます。
- サイズ < 1 の場合、CONFIDENCE は #NUM! を返します。 が返されます。
- α = 0.05 と仮定した場合、標準正規分布曲線より下の領域で、(1 - α) つまり 95% の範囲を計算する必要があります。 この値は ± 1.96 となります。 信頼区間は次のようになります。
使用例
50 人の通勤者のサンプルで、通勤の平均移動時間が 30 分で、母集団の標準偏差が 2.5 であるとします。 母平均が次の区間内にあることを 95% 信頼できます。
| α | StdDev | 標本数 | 数式 | 説明 (計算結果) |
|---|---|---|---|---|
| 0.05 | 0.5 | 50 | =CONFIDENCE([Alpha],[StdDev],[Size]) | 母集団の平均の信頼区間を求めます。 つまり、通勤までの平均移動時間は 30 ± 0.692951 分、つまり 29.3 分から 30.7 分に相当します。 (0.692951) |