信頼区間・仮説検定ウィザード（平均・比率）

キャンバスは求めたp値に対応する棄却域を塗り分けます。両側検定なら±|統計量|より外側の両端、片側検定なら対立仮説側のみが着色され、数値と視覚的な理解を結び付けられます。

Wilsonはz値を用いたスコア区間、Newcombeは2つのWilson区間を独立に計算して差の下限・上限を構成します。母比率が0や1に近い場合も安定した被覆率を得られます。

検定したいシナリオを選び、標本の要約統計量を入力すると、統計量・臨界値・信頼区間・p値・計算手順をまとめて表示します。入力内容はURLに保存されるため、チームで共有しやすくなります。

入力

シナリオ

一標本平均（Studentのt）二標本平均（Welch）対応のある平均差一標本比率（Wilson）二標本比率差（Newcombe）

信頼水準と片側・両側

信頼水準 (%)

検定の向き

標本の概要

標本サイズ n

標本平均 x̄

標本標準偏差 s

帰無仮説の平均 μ₀

入力を設定して実行すると、要約・区間・結論が表示されます。

Studentのtまたは標準正規分布に対し、p値に対応する領域を塗り分けます。

p値の塗り分けは何を示していますか？

数値で得られたp値に対応する棄却域を図示します。両側検定では左右両端、片側検定では対立仮説の方向だけが塗られるため、視覚的に判断できます。

Wilson区間やNewcombe区間はどのように計算していますか？

Wilsonはz値に基づくスコア区間を使います。Newcombeは2つのWilson区間を組み合わせ、プール近似に頼らず差の区間を推定します。