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　世論調査や政党の支持率の調査では、一般にランダムにサンプリング（標本抽出）を行い、日本全体の意見を求めます。サンプリングは、実験計画法に基づいて条件を変えて実験をする際など多くの場面で用いられます。

　サンプルは母集団のほんの一部分に過ぎません。少ないサンプルから得られる情報にもとづいて、それが抽出された母集団全体について推測しようとすると、常に不確実性がつきまとうことになります。そのため、サンプリング調査から得られる結果は、サンプリング誤差（＝統計上の誤差）を伴います。また、考慮すべき誤差の大きさはその比率とサンプル数によって異なります。

　サンプル数が非常に少ない場合、その結果が本当に全体を表しているか疑問に思ったことはありませんか？サンプル数が必要数に満たしているかどうかをMINITABを使って統計的に考えて見ましょう。

＜分析＞
　　　　1.[統計] > [検出力とサンプルサイズ] > [2サンプルの比率]を選択します。
　　　　2.[サンプルサイズ]に「1000」と入力します。
　　　　3.[比率1の値]に「0.25 0.35」と入力します。
　　　　4.[比率2]に「0.30」と入力します。[OK]をクリックします。

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検出力とサンプルサイズ

2比率に対する検定

検定 比率1 =比率2（対≠）
比率2 = 0.3に対する検出力の計算
α= 0.05

比率1　　　　 サンプルサイズ 　　　　検出力

　0.25 　　　　　　1000 　　　　　　　　　0.707060

　0.35 　　　　　　1000　　　　　　　　　 0.665570

サンプルサイズは各グループに対するものです。
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＜結果の解釈＞
　 一方の性別の30%（0.30）がこの法案を支持して他方が25%の場合、1000人からの回答が得られた場合に目的の差(5%)が検出される確率は約71%になります。母集団の比率が実際に0.30と0.35の場合は、差が検出される確率は約67%です。

＜結果の考察＞
　 ★一般的には、検出力は90%または95%が必要と言われています。一方で、現在、アンケートのにかかる費用は非常に高額であり、必要な検出力を求めるのにあまりに多くの費用がかかるようならアンケートを行うことは難しくなるので経済性も必要とされます。最低限の検出力を確保しつつ経済的に実験を行うことは実験者の腕の見せ所と言えます。

　★また、比率が(0.25,0.30),(0.30,0.35)のときでは検出力が異なります。詳しくは割愛しますが、二項分布を元にして検出力を求めているため、50%の付近がもっとも検出力が低くなります。非常に結果が拮抗している場合、同じ検出力を確保するためにはたくさんのサンプルが必要であることを示唆しています。

　本セミナーではMINITAB 公式トレーニングマニュアルの内容に沿って、MINITAB の使い方を各コース一日かけてご紹介いたします。また、講師は日本で唯一のMinitab 社公認のトレーナーが行いますので、必ずご満足いただける内容になっております。
　今回は、Advanced Courseといたしまして既にお使いの方に向けて、さらなる習熟を目的としたセミナーを開催します。