小サンプル：測定の不確実性を伝える

このガイドが達成するのに役立つこと

• 集計結果を公表する。
• 変動とデータ収集の不備を区別する。
• 統計的仮定を明記する。
• 誤解を招くような精度を避ける。

クイックチェック

• 分母は何か？
• 同一人物が複数回カウントされていないか？
• 期間は比較可能か？
• サンプルから漏れている人物は誰か？
• どの差異が決定に影響を与えるか？

手順

1. 1

   単位を定義する。

   率が訪問、人数、注文、または応答のいずれに関するものかを示す。 成功例と対象となる単位を示す。 スコープの変更は、行動の変化を伴わずに率を変更する可能性がある。

   成果物：定義と集計結果。

2. 2

   データ収集と選択を確認する。

   結果をソースイベントと照合する。 同意の影響、デバイスの欠落、自発的な回答、重複排除、および部分的な期間を特定する。 統計的区間は、破損したカウンターや除外された参加者を修復することはできない。

   成果物：カバレッジの制限。

3. 3

   適切な方法を選択する

   二項比率については、NISTはウィルソン区間と正確区間など、いくつかの方法を説明している。 まず、独立性とサンプリングの仮定を確認する。 繰り返し訪問から計算された区間は、正当化されない精度を示唆する可能性がある。

   成果物：方法、水準、および仮定。

4. 4

   推定値と範囲を一緒に提示する

   推定値の横に、カウント、期間、および方法を示す。 頻度論的解釈では、信頼度は、固定パラメータがこの特定の区間に含まれる確率ではなく、繰り返し手順を表す。

   成果物：文脈化された結果。

5. 5

   比較の近道を避ける

   区間の重なりだけから差を推測しない。 比較には、適切な方法、計画、および事前に定義された有用な差が必要である。 結果の繰り返しモニタリングについては、その説明が必要である。

   成果物：比較プロトコル

6. 6

   制約を考慮した上で決定を下す

   安価で可逆的な措置と永続的な措置を区別する。 結論が出ない結果については報告し、有用な追加証拠を提示する。 試験を終了しなければならないという理由だけで、都合の良い結論を選択してはならない。

   成果物：決定と不足情報

再利用可能なワークシート

承認された観察結果を記入してください。 これらのフィールドは作業用テンプレートであり、観察結果ではありません。

メカニズムの区別

管理指標

よくある間違い

• 少数の回答に対して小数点以下を多数表示する
• 複数回の訪問を独立した個人として扱う
• 有意差なしを効果なしと同一視する
• 結論が出ない結果を隠す