推計統計学において母集団とは興味がある対象全体の集合のこと、標本とは母集団から抽出した部分集合です。母集団は英語でPopulation、標本はSampleと呼びます。推計統計学においては、私たちは母集団の性質に関して何らかの結論付けをしたいのですが、通常、母集団は大きすぎて母集団内の全員、または全部に対して質問をしたり、計測をしたりすることができません。そのため、測定可能な大きさの標本を抽出し、得られたデータから母集団に関して推測するわけです。何か?(専門用語を使わない編)」であげた例をもう一度見てみましょう。日本の大学生のツイッターを利用している人の割合を知りたいとします。日本の大学生全員にアンケートをとって、「あなたはツイッターを利用していますか?」と聞くのは現実的ではありません。大学生全員にアンケートをとるのではなく、数名〜数100名の大学生にアンケートをお願いするなどして、得られたデータから、大学生全体に対する結論を導こうとするわけです。仮に、100名の大学生にこの質問をしたとしましょう。(サンプル)は「抽出された100名の大学生」となります。この抽出された人数(または個体数)、ここでは100、を標本サイズ(または標本の大きさ、サンプルサイズ)と呼びます。気をつけていただきたいのが、この場合は、「標本サイズ100の標本が1つある。標本サイズのことを「標本数」「サンプル数」と呼ぶ人もいますが、この呼び方をすると、標本がいくつもあるように聞こえるので避けましょう。「パラメータ(母数)」「統計量」とは何か?続いてパラメータ、統計量について説明をしていきます。パラメータ、統計量の定義パラメータ(または母数)は母集団を要約する値、統計量は標本を要約する値です。母集団の確率分布が決まっている場合、そのパラメータがわかると、分布の形が一つに決定されます。パラメータは英語でparameter、統計量は英語でstatisticと呼びます。上述したように、推計統計学においては母集団に関する結論を導こうとしますが、より具体的にいうと、統計的仮説検定や、推定においては、パラメータに関しての推測をします。興味の対象となる様々な値が考えられます。パラメータは固定された値であり、統計量は確率変数です。抽象的になってしまったので、以下に例を見ていきましょう。上述の日本の大学生のツイッターを利用している人の割合の例で考えると、ここではパラメータは「日本の大学生のツイッターを利用している人の割合」です。ここではパラメータの本当の値を知ることは現実的には不可能ですが、30%なり、40%なり固定された一つの値が存在します。この例ではサンプルサイズは100でしたので、100人の大学生を抽出して、彼ら彼女らにツイッターをやっているかのアンケートをとりました。仮にその100人のうちの45人がツイッターをやっていると答えたとしましょう。すると統計量は45/100で「45%」ということになります。このサンプルにおいては、統計量は45%でしたが、もし別のサイズ100のサンプルを抽出した場合には、その割合は必ずしも45%になるとは限りません。新しいサンプルのうち50人がツイッターをやっているかもしれませんし、30人しかやっていないかもしれません。この統計量である45%の値は、別のサンプルを抽出すると変動するわけです。この値は実際に、サンプルを抽出してみて、その割合を計測して見るまではどんな値がでるか分かりません。そのため、統計量は確率変数であると言えます。確率変数については「確率変数とは何か?」で解説しています。このように、推計統計学においては、母集団のパラメータを推測するために、母集団からサンプルを抽出して、統計量を計算し、統計量をもとにパラメータに対する推定や検定を行うのです。練習問題1、日本人の成人男性の平均身長を推定するために、300人の成人男性を抽出したところ、その300人の平均身長は172.3cmでした。ここで母集団、標本(サンプル)、パラメータ、統計量はそれぞれ何でしょうか?2、ある研究機関が日本の夫婦間のIQに相関関係があるかについてのリサーチをするため、50組の夫婦を抽出したところその50組の夫婦におけるIQの相関係数は0.78だったとします。(これは筆者がテキトウに作ったデータです。Sampling)とは何か?標本(サンプル)の抽出方法。統計学を用いた因果関係の結論付け。何か?検定における第1種の誤り、第2種の誤り、検出力とは?サンプルサイズとの関係。統計学における推定、検定とは何か?(専門用語を使う編)スポンサー募集中。統計ドットリンクでは広告出稿をご希望のスポンサー様を募集しております。ページビューなどは、「お問い合わせ」からご連絡ください。更新・勉強会などの情報を受け取る。案内など各種情報を受け取ることができます。↑こちらからFacebookページをフォロー。就職や転職を応援しています。職業訓練、求人やエージェントなどの必要な情報を選別し、紹介しています。就職、職業訓練の情報を確認する。technology.。