質問: 統計学的に信頼できるサンプル数って? 統計の「と」の字も理解していない者ですが、 よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。 あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか? また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか? たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか? わかりやすく教えていただけると幸いです。
回答: >ウス分布であることがわかっていれば、低い危険率(?)で、かつ相当少ないサンプル数でよいのですね。 「良い悪い」ということは判断できません。 既に回答にあるように >それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。 の世界ですから。 「ガウス分布であるとわかっている」という言葉には.「測定誤差以外の誤差を含まない」という意味を含めています。また.検定能の関係で.このあたり以上のサンプル数を増やしても検定精度があまりあがりません。手間ばかりかかってしまうので.やめてしまうのです。ですから.5%検定しかできないのです。 精度が必要な場合には.もっとサンプル数を増やしたりしますが.「面倒でできない」のです。 面倒な例としては. 農業関係は.1年1作しかできない。気候の因子を入れると.10サンプル取るには10年かかる。 手術を伴う患者の場合には.手術室が使える日が週1回なので.どんなに無理しても年40患者しか切れない。しかも研究対象となる病名の患者ばかりとは限らないので無理しても年5-10サンプルしか得られない。 この点から言えは.理工系は必要ならばいくらでもサンプルを作れるので楽に精度を上げられます。