統計テストは、特にバイオテクノロジーのような分野で、正確な結果が重要なデータ分析と解釈において不可欠なツールです。このチュートリアルでは、Excelで単一標本検定を割合値に対して行う方法を紹介します。この方法は、新しい研究で承認された薬剤の割合が過去よりも有意に高いかどうかを確認するために特に有用です。さあ、早速始めましょう！
主なポイント
- 割合値の1-SPテストの方法を学ぶ
- Excelを使用してデータを分析および視覚化する
- 承認された薬剤の割合が有意に改善されたかどうかを示すテスト
ステップバイステップガイド
ステップ1：課題の概要
まず、課題の内容を正確に把握します。前年、薬剤の25％が承認されていないという状況があります。目標は、この割合が3％の誤り確率で有意に減少したかどうかを検証することです。
重点は、現在のデータから新しい割合値を把握することにあります。
ステップ2：Excelにデータ入力
最初に、対応するデータをExcelテーブルに入力する必要があります。該当する値をセルにコピーします。データを後で簡単に分析できるように、明確な構造が重要です。
必要なすべての値、特に承認された薬剤および非承認薬剤の数を含むかどうかを確認してください。
ステップ3：成功率の計算
次に、成功率を計算します。データ列内の「はい」または「いいえ」の数をカウントすることで、サンプルの基づく承認薬剤の割合を求めます。
この計算の結果から、承認薬剤の割合が求められます。
ステップ4：仮説の設定
次に、仮説を設定します。帰無仮説（H0）は、承認薬剤の割合が25％であるというものです（θ_0 = 0.25）。代替仮説（H1）は、承認薬剤の割合が25％未満であるというものです。
これらの仮説は、仮説検定の実施に重要です。
ステップ5：正規分布の確認
データが正規分布であることを確認するために、基準（ n \cdot TH_0 \cdot (1 - TH_0) ）を計算します。この基準は、正規分布を仮定するために9より大きくする必要があります。
これを満たしていれば、テストを続行できます。
ステップ6：検定統計量の計算
ここから少し技術的になります。検定統計量は、現在の割合値と期待される割合値の差をシグマ値で割ったものを計算することで求められます。
シグマ値の計算は、（ \frac{TH_0 \cdot (1 - TH_0)}{n} ）の平方根によって行われます。計算や数式が正しく入力されていることを確認してください。
ステップ7：分位数値の設定
次のステップは、結果の有意性を評価するために分位数値を決定することです。3％のαエラーを持つ場合、帰無仮説を棄却するためには、-1.88以下の分位数値が必要です。
この計算には正規分布表を使用してください。
ステップ8：仮説の検定
すべての値を計算したら、テストを実施できます。検定統計量を計算された分位数値と比較します。検定統計量が分位数値よりも小さい場合、帰無仮説を棄却することができます。
希望を拒否するとは、認可された有効成分の割合が有意に減少したことを意味します。
ステップ9：結果の解釈
仮説を検証した後、結果を解釈することが重要です。有意な結果は、認可された有効成分の割合が上昇したことを示しています。
バイオテック企業にとっては非常に重要であり、製品の成功と高い承認率を反映しています。
要約
このガイドでは、Excelで割合の単一標本検定を行う方法を学びました。データ入力から仮説の設定、検定サイズの計算、仮説検定までのステップを追いました。このプロセスは、有効成分の承認率を評価するために重要であり、製品開発に重要な洞察を提供することができます。
よく寄せられる質問
Excelで単一標本検定をどのように行いますか？Excelにデータを入力し、仮説を設定し、検定サイズを計算してクオンタイル値と比較します。
希望を否定するとは何ですか？認可された有効成分の割合が予想よりも有意に小さくなっていることを意味します。
シグマ値をどのように計算しますか？Σの値は ( \frac{TH_0 \cdot (1 - TH_0)}{n} ) の平均値から導かれます。
Nullhypotheseを拒否するとはどういう意味ですか？これは、認可された有効成分の割合が予想よりも有意に小さいことを意味します。
NullhypotheseとAlternativhypotheseの違いは何ですか？Nullhypotheseは差がないとする仮定であり、Alternativhypotheseは差を主張します。
