R で割合の区間推定を行う方法

R で母比率（母集団における割合）の区間推定を行う方法。

母比率の信頼区間（Agresti & Coull の方法）

sを、success 分子（該当数）とする。

nを、number  分母（サンプルサイズ）とする。

Functionは以下の通りだ。

bohiritu.conf <- function(s,n){
p <- s/n
p.dash <- (s+2)/(n+4)
l.limt <- p.dash-1.96*sqrt((p.dash*(1-p.dash))/(n+4))
u.limt <- p.dash+1.96*sqrt((p.dash*(1-p.dash))/(n+4))
c("prop"=p, "prop.Agresti"=p.dash, "lower.limit"=l.limt, "upper.limit"=u.limt)
}

500例のうち175例が陽性だったとする。

この時の区間推定は以下の通り。

> bohiritu.conf(175,500)
     prop prop.Agresti  lower.limit  upper.limit
0.3500000    0.3511905    0.3095159    0.3928650

ちなみに、二項分布で推定するとこうなる。

> binom.test(175,500)
Exact binomial test
data:  175 and 500
number of successes = 175, number of trials = 500, p-value =
1.903e-11
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.3081869 0.3935989
sample estimates:
probability of success
0.35

母比率の区間推定（二項分布に基づく方法）

binom.test()で二項分布に基づいて，区間推定の結果が得られる。

100例中3例陽性だった場合の区間推定は以下の通り。

95 percent confidence intervalの項が区間推定範囲。

> binom.test(3,100)
Exact binomial test
data:  3 and 100
number of successes = 3, number of trials = 100, p-value <
2.2e-16
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.006229972 0.085176053
sample estimates:
probability of success
0.03

1000例中30例陽性の場合はどうか？

> binom.test(30,1000)
Exact binomial test
data:  30 and 1000
number of successes = 30, number of trials = 1000, p-value <
2.2e-16
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.02033049 0.04255140
sample estimates:
probability of success
0.03

割合は同じ3%だが、推定範囲は狭くなっている。

分母が大きくなっているため、推定精度が上がっている。

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まとめ

R で母比率を区間推定する方法として、Agresti-Coull の方法と二項分布による方法を解説した。

参考になれば。

参考文献

Agresti and Coull The American Statistician. 1998;52:119-126.

参考書籍