確率誤差

その程度を数量的に表わしたものが、確率誤差である。

標準値を中心とした確率誤差の範囲内にある回数と、その外にある回数とが等しいというのが確率誤差の定義である。

前例の九月十五日の前後にかけて五日間、即ち九月十三日から十七日までの気温の平均について、五十六年分の頻度曲線を作ると、第２図ｂに示すような形になり、確率誤差は二・六度という前よりも小さい値となる。

更に一月間の平均気温についてみると、確率誤差は一・六度という小さい値になり、頻度曲線は第２図ｃに示したような幅の狭い高い山になる。

こういう風に平均を採る範囲を拡げると、確率誤差が小さくなるというのは、四季の移り変りに規則性があるということである。

確率誤差が小さくなるほど、標準値の実用的意味が出て来る。

これに確率誤差の範囲を付け加えておいて、初めて或る特定の年の気温が、どれくらい標準からずれたかという目安がつくわけである。

ところが確率誤差は、前述のように、何日間の平均をとるかによって異るが、とりあえず半旬平均をとって、それで大体の様子を見ることにしよう。

精密な測定においても、観測者の癖や環境の変化による確率誤差を完全になくすことは難しい。

統計学において、サンプルサイズを大きくすることは確率誤差の影響を低減させる有効な手段である。

「今回の実験データに現れた僅かな数値の揺らぎは、系統誤差ではなく確率誤差の範囲内だと判断していいだろう」

世論調査の回答結果を解釈する際は、常に一定の確率誤差が伴うことを考慮に入れなければならない。