読む順番
標本から推定の揺れを読む
標本平均と再標本化による推定の揺れから、仮説の下での置換による比較、有限母集団と調査設計の条件へ進む。
- 全員を調べる統計なら、誤差はなくなる？
全数で消える標本誤差と、数え漏れ・測定・非回答・処理の誤りを区別する。
- 平均が同じでも、ばらつきが大きいと何が違う？
標準偏差は個々の値、標準誤差は推定値のばらつき。
- たくさん調べれば、もとのデータも正規分布になる？
元の観測の分布と、標準化した標本平均の分布を分ける。
- 同じデータから引き直すだけで、推定の不確かさを調べられる？
同じ大きさの復元抽出で、推定値の変動を近似する。
- 「統計的に有意」なら、効果は大きく確実に役立つ？
p値の条件、有意性と効果量・重要性の違い、非有意の読み方を理解する。
- ラベルを入れ替えると、差が偶然か調べられる？
入れ替えが許される仮説と、各群の観測数・対応を決める。
- 人口の半分を調べたときも、標本誤差は同じ式でよい？
非復元抽出では、母集団に占める抽出割合が平均の分散に関わる。
- 同じ人数を調べても、標本誤差が違うのはなぜ？
人数だけでなく、抽出設計と推定量に合う分散を比べる。