締切済み 調査データについて 2001/01/19 01:00 「無回答誤差」について知りたいのでおねがいします！ みんなの回答 （1） 専門家の回答 みんなの回答 NoJo ベストアンサー率38% (211/548) 2001/02/12 11:29 回答No.1 下記はご覧になりましたか？ 飲酒調査を行うと飲酒頻度の高い人は在宅率が低いので、調査結果は酒を飲まない人のほうに偏りがちである。… 参考URL： http://www.mictokyo.co.jp/mr/goto/49.html 通報する ありがとう 0 広告を見て他の回答を表示する（0） カテゴリ ビジネス・キャリア職種マーケティング・企画 関連するQ&A 標本調査 系統的抽出でサンプリングされたものから、(1)測定誤差（○％）を測定しました。この時、推測される真値の信頼区間はどの様に計算するのでしょうか？ また(2)抽出誤差とあわせた信頼区間も計算出来る方法があれば教えて下さい。 調査結果は、標準誤差率が何％までなら信頼できるデータといえるのでしょうか 統計に関して全くの素人なもので、お力をお貸しいただけると大変助かります。 現在、仕事でレポートを作成しており、政府統計調査のデータを根拠として示したいのですが、標本調査結果に添付されている「推定値の大きさ別標準誤差率」を見ると、同じ調査でもデータの大きさによって1%未満から30%以上の標本誤差率が存在します。 レポートをまとめる際、例えば同じ「業種別の工場数」の表を記載する場合でも、都道府県ごとなら結果精度が保てても、市区町村ごとでは誤差率が大きくなるため不適切、といったことに注意しなければならないと思うのですが、 一般的に、標準誤差率が何％までなら「信頼できる推定値」といえるのでしょうか（あるいは定義があるのでしょうか）。 ご教示よろしくお願い申し上げます。 測定したデータの誤差を計算する方法 集めたデータのばらつきを求めるときに使う計算法として、標準偏差がありますが、「誤差=平均値±標準偏差」と考えていいのでしょうか？ ほかに標準誤差というのがあるようなのですが、説明を読んでも何を意味している誤差なのか理解できません。 ちなみに、データは以下の通りです。 データ数：60 最高値：39.00 最低値：11.00 平均値：22.56 標準偏差：5.261 標準誤差：0.679（5.261/√60） 標準偏差を誤差と考えると22.56±5.261で、総データの70.0%が含まれます。 標準誤差を誤差と考えると22.56±0.679で、総データの10.0%が含まれます。 回答よろしくお願いします。 動線調査について 工場内での人の動線を記録する方法をさがしております。GPSでは誤差の問題と屋内ということもあり利用できないのではと考えております。製品が鉄鋼製品のため電波関連では問題があるのではないかともいわれております。 どなたかアイデア・経験がございましたら教えてください。 よろしくお願いいたします。 サンプルデータの信頼性 5％の抽出誤差（サンプリング誤差）のある標本（1000個）の平均値を求める際、 (1)1000個全てを使った平均値 (2)1シグマ（標準偏差）分のデータを棄却したものの平均値 (3)上下2.5％（抽出誤差より）のデータを棄却したものの平均値 どれを使うべきでしょうか？ 教えて下さい。 エクセルで2個から10個のデータの差の小さい2つ エクセルでG列に最初2つの試験結果が入力されその相対誤差（大値から小値を引いてそれを平均で割った値）が5%以上なら3つ目の結果を入力します。 この3つの中で一番近い値の相対誤差を求めて、相対誤差が５％以下になるまで（最大10個程度）試験結果を入れていくのですがこれを満たす式（方法論）が思いつきません。 つまりG列に入力された数値の中で一番近い2つの値の相対誤差を求める表を作りたいのです。 総当たりで各々の差を計算してその相対誤差の一番小さな値を求めればよいと思うのですがかなり大きな表になってしまうのでもっと簡単な式ができないかと思い質問させていただきます。 地積調査後の固定資産税 最近相続した山の地積調査が行われました。 これまで私はしらなかったのですが、登記されている面積 と実際の面積には誤差があるとの事。 地積調査でネットで色々調べて経緯はわかったのですが （誤差が生じる） 固定資産税に記されている面積と大幅に誤差が生じる場合が でてくると思うのですがその場合今まで払いすぎていたりしたら 返却を求めたりできるものなんでしょうか？ 私はそんな山だし大きくかわっても金額がいっきにあがるものでは ないと思うのでクレームを言っても無駄と思うのですが 旦那はいわなおかしいといいはります。 なんとか説得したいのですが。。 こういうクレームをいうと隣地の方にも迷惑がかかりますよね？ データの相対誤差について 複数のサンプルに対する相対誤差の算出法を教えてください。 例として、真の値１００の場合ケース１の結果が７０、ケース２の結果が１１０、ケース３の結果が９０といった場合これらのケースの相対誤差の算出法はどうなるんでしょうか？単純に平均値で相対誤差をだして ９％になるのでしょうか？質問が分かりにくいかもしれませんが、教えてください。 マイナスを含むデータの平均と分散 例えば， {-0.0027,0.0005,-0.0006,0.0003,-0.0002,-0.0002,0.0016,-0.0017,-0.0003,-0.0004,-0.0005,-0.0007} のようなマイナスを含む誤差データがあるとします． この誤差データの平均と分散を求めたいとしますと，単純に足してデータ数で割っただけだとマイナスでキャンセルされてしまって平均とは呼べないと思います． そこで平均二乗誤差を使用してデータの平均を求めた場合，分散を計算するときに使用する平均値のデータとしては，平均二乗誤差を使用しても良いのでしょうか？ このようなデータ処理の仕方について，わかりやすい本がありましたらついでに教えていただけると助かります． 質問紙調査の回答方法の結果の違いについて 質問紙調査をしたとします。 例えば教育実習生たちに「秘密の保持について」の意識をテーマに研究するとします。 「実習で出会った子どもの情報を、人に話したことはありますか」 はい いいえ で質問したら、当然「いいえ」の回答が多くなります。 質問を変えて 「実習で出会った子どもの情報を、自分の家で友人へ話したことはありますか」 はい いいえ で質問したら、若干「はい」の質問が増える気がするのです。 こういった根底は同じ質問でも、質問の仕方で回答に誤差が出てしまうことを何というのでしょうか。 国勢調査抽出速報での誤差について 国勢調査抽出速報を年齢別に見てみると、住基・推計人口に比べて 20代、30代で人口が少なく、65歳以上で多くなりました。 20-34歳の国勢調査日本人人口が23,820,700人で、推計人口25,225,000 人より5.6%も少なく、65歳以上の国勢調査日本人人口が26,725,900人で、推計人口25,509,000人より4.8%も多いのです。 1%抽出速報の誤差ってこれほど多く出るのでしょうか？ 標本誤差だとしても、年齢層などの偏った誤差が出ることはあるのでしょうか？ 国勢調査の抽出速報で計算すると、合計特殊出生率が1.32になりました。 「1.25」と推計人口で計算された数値が新聞にでていましたが、あまりに大きく違うような気がします。 データと誤差について 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？ エクセルで別々のセルに作ったデータとその誤差を一つにまとめたいのですが… 初めまして、早速ですが質問させてください。 現在あるデータ処理を行っていて、データの平均値と標準誤差をそれぞれ別のセルに計算しました。 そこで、ふと、平均値と標準誤差を一つのセルにまとめて表示したいと思いました。 『平均値±標準誤差』というかたちに一つのセルにまとめたいのですが、いちいち新たに入力するのは手間がかかるので、何か簡単な方法があれば教えていただきたく思います。 参考資料などでも構いませんので、どうかよろしくお願いします。 accessのデータ型について ACCESSのテキストでデータ型に「通貨型」というがあるのですが、 その説明が「数値のまるめによる誤差がない」とあります。 どういう意味なんでしょうか？数値って丸められるんですか？ さっぱり意味がわかりません。 ご存知のかた教えていただけますでしょうか ニュースで見かける統計調査についての疑問。 統計学初心者です。 内閣支持率の調査などでよく、 「先月の支持率は40％だったが、今月は50％だったので、10％上昇した」 といった言い方がされることがありますが、 この場合単純に支持率が10％上昇したと言ってもいいのでしょうか？ 誤差について考慮されていないように思えるのですが… 実験の誤差について 誤差は主に系統誤差と偶然誤差に分けられますが、最終結果においては 普通これらの誤差をどのように扱うのでしょうか？ 系統誤差と偶然誤差をそれぞれ算出した後、 ・値が大きい方の誤差を最終的な「誤差」とする ・二つの誤差を足し合わせて最終結果としての「誤差」とする ・いずれも実験値の最終的な「誤差」として議論する （特に二つを足したり引いたりするわけでもなく、「統計誤差」「偶然誤差」を どちらも最終的な「誤差」として取り扱っていく） のどれが一般的に行われてることなのでしょうか。それとも、また別の扱い方が されているのでしょうか。 回答よろしくお願いいたします。 グラフのデータを読み取って標準偏差出せますか お世話になります。エクセル2007を使っています。 紙に印刷された曲線グラフがあり、それには誤差範囲（縦棒）も描かれています。数値データはありません。 このグラフからデータを読み取って紙に印刷されたものと同じグラフをエクセルで作りたいのですが、出来ますでしょうか。 標準偏差を出せれば出来そうな気がしますが、グラフから読み取ったデータから標準偏差を出すやり方が分かりません。 グラフからデータを読み取ると下記のような数値になります。 曲線値 上誤差 下誤差 2.175 2.45 1.9 2.5 2.75 2.25 3.025 3.25 2.8 3.4 3.6 3.2 3.725 3.9 3.55 4.05 4.3 3.8 4.475 4.7 4.25 4.725 4.9 4.55 5.05 5.3 4.8 表現がまずいかもしれませんが、よろしくお願いします。 国勢調査など、政府統計の信頼性について 2005年の国勢調査の公表を検証したところ、下のような矛盾が出ました。 1) 国勢調査の抽出速報は、確定値や推計人口と比べて、人口が5%ほど20-34歳で少なく、65歳以上で多くなる。 具体的には2005年の国勢調査で確定値の出ている13県で 20-34歳： (確) 4,217,085人 (抽) 3,970,900人 (誤差) -5.84% 65歳以上： (確) 5,266,270人 (抽) 5,536,400人 (誤差) 5.13% 全国で抽出速報と推計人口(日本人)と比べると、20-34歳で誤差 -5.6%、65歳以上で誤差+4.8%と、抽出速報が若者が少なく高齢者が多くなります。数学板で質問したところ、このような誤差が起こる確率は数学的にはゼロだそうです。 抽出による標本誤差ではありえないそうです。http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=2337762 抽出速報での無作為抽出のミスだとは考えられないし、2000年の国勢調査でも、抽出速報で同じような年齢による偏りがあるそうです。 2) 国勢調査の調査票未回収率に比べ、結果の不詳率が低すぎる こちらのグラフを見ていただくと、http://plaza.rakuten.co.jp/kokuseihanako/ 5歳階級別の配偶関係の不詳率が、34歳までで0.1%以下と非常に低く、35歳以上で不詳率が大きくなります。 国勢調査票の未回収が4.4%で、とくに若者の国勢調査の非協力が問題となったという報道とは矛盾しています。住基登録で確認しているにしても、不詳率は低すぎるし、35歳以上から不詳率が高くなる説明が出来ません。 統計局の国勢調査のサイトを見ても、調査結果を補正したという記述は全くありません。 調査結果に何らかの補正を加えるなら、その旨を記述しないと「捏造」になるそうです。 みなさまはどう考えられますか？ 「統計値をいじって、少子高齢化で国民を脅して、消費税の値上げをスムースにしよう」など、国の行う統計が操作されている可能性があると思われますか？ 周期的に変化するデータの解析 卒業論文であるデータが取れたのですが統計的な分析をするにあたり困っています 解析方法に関していい方法があれば教えてください ある実験をして２つのデータが取れました．それぞれ f_1(x) = sin x + 0.1 f_2(x) = sin x + 0.2 に誤差を加えたような離散値のデータです（５周期分，200点弱） この0.1と0.2の差が大事なので，統計的にしっかりした方法で示したいです 平均をとれば0.1と0.2ほどになるのですが，どのように誤差を評価したらいいでしょうか もともと一定になればいいものでもないのでそのまま標準誤差を使うのも間違っている気がします よろしくお願いします アンケート調査に必要なサンプル数 現在、2000世帯、7000人の町のアンケート調査を予定していますが、サンプル数をどの程度確保したらよく分かりません。 統計学には疎いのですが、標本サイズと誤差の関係を示す、e=1.96√p(1-p)/n p母集団比率、n標本サイズ、信頼係数95% という式をホームページから見つけました。 これによると、誤差を4％以内にするためには600サンプル必要とありますが、2000世帯に600サンプルでは感覚的に過大に思います。 何か別の考え方があればご教示願います。 注目のQ&A 「前置詞」が入った曲といえば？ 恋愛相談です 株とFX コロナワクチンについて 子供を持たないとか （多様性？） 天動説、地動説・・でその後が無いのは？ ブルーレイディスクの使い方がわからない。 なぜ昔の家はカーポートじゃなく車庫が多い？ 食べ残った食べ物を容器に入れて持ち帰りたい時の言葉 何事もうまくいかない人生について カテゴリ ビジネス・キャリア 職種 経営・管理職財務・会計・経理人事・総務営業事務・一般職デザイナー・クリエイティブ職マーケティング・企画コンサルティングSE・インフラ・Webエンジニア研究・開発・技術職法務・知的財産・特許その他（職種） カテゴリ一覧を見る あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVE セレクト コスメ化粧品 化粧水・クレンジングなど 健康食品・サプリ コンブチャなど バス用品 入浴剤・アミノ酸シャンプーなど スマホアプリ マッチングアプリなど ヘアケア 白髪染めヘアカラーなど
