データと誤差について

質問

実験などでデータをとった際に，ばらつき・誤差などを論じるときデータ点数は一般的にどの程度必要なのでしょうか？

回答No.2

ctrpiv · ベストアンサー

自信はありませんが。
興味があったのでサンプル数というキーワードで少し調べてみました。

http://www.shinet.co.jp/iqplaza/sample.html
http://www.pref.shiga.jp/g/nogyo/h14/ga36d1405.pdf

上のリンクはアンケートの際のサンプル数と誤差の関係。少しの誤差を許せば数百サンプルで問題ないというような結論を出しています。
下のリンクは米の病気の特定？玄米5000粒が目安と書かれています。

データの誤差やばらつきを論じるのに必要なサンプル数は、はっきりとした数字ではあらわせずにデータの性質や調査の性質に依存していると思います。結局サンプルがどれだけ母集団を代表しているかは、調査対象によっても目的によっても違います。

質問に、ばらつき、誤差を論じるとありますが、この２つはかなり違います。
ばらつきを論じるには最低２つでも何かは言えます。
測定誤差を論じるには、誤差は母集団とサンプルの差なので、正しい答えが必要です。だから上記の２つのリンクのように、対象によっては数万サンプル単位、ばらつきの少ない実験結果なんかでも数十単位のサンプルを元に解析をして「正しい」答えを出した上で、それではサンプルが少ない場合は誤差はどうなるのか、という解析をしないといけないと思います。
すでに他人が誤差の解析をしている場合は、その値を引用することも可能です。

例えば今僕は風速観測で1つの器具を使って一点だけを測定しています（サンプルが１つ）。でも測定誤差専門の研究者や風速計の会社などが測定器具ごとの測定誤差の理論値や実験値を出していますので、「この機械でこういう風にはかれば測定誤差はどれくらい」というのが出ます。

回答No.1

nobusi

一般的にはわかりませんが、実験データのようなバラツキが比較的少ないと思われるデータなら、５個程度でしょうか。最低は、２個ですが。（あたりまえ ^^;)

測定値が多くなればなるほど、真の値の区間推定値は狭まります。たしか、２００～３００もあればそれ以上増やしても推定値は、ほとんど変わらないそうです。

ただし、自信なし^^;