信頼区間計算機
標本平均、標準偏差、標本サイズを入力すると、信頼区間を計算します。
最終更新日： September 5, 2026
よくある質問
95%信頼区間とはどういう意味ですか？
サンプリングプロセスを何度も繰り返し、毎回信頼区間を構築した場合、それらの区間の約95%が真の母集団平均を含むことになります。これは方法の信頼性についての記述であり、この特定の区間が真の値を含む95%の確率という意味ではありません。
信頼区間をどう計算しますか？
誤差範囲 = zスコア × (標準偏差 ÷ √標本サイズ)。次に、その誤差範囲を標本平均に加減して、区間の下限と上限を得ます。zスコアは選択した信頼水準によって異なります（例：95%の場合1.96）。
なぜサンプルサイズが大きいほど信頼区間が狭くなるのですか？
誤差範囲はサンプルサイズの平方根で割られるため、サンプルが大きいほど誤差範囲が縮小します。データが多いほど、真の母集団平均がどこにあるかについての不確実性が減少し、推定値周辺の区間が狭くなります。
信頼区間にはzスコアとtスコアのどちらを使うべきですか？
通常30未満の小さいサンプルにはtスコア（t分布から）を使用してください。これは小サンプルの標準偏差推定の追加の不確実性を考慮するためです。この計算機はz分布を使用しており、サンプルサイズが30以上になると妥当な近似値になります。
95%ではなく99%の信頼区間を計算するにはどうすればいいですか？
信頼水準として99%を選択してください。より大きなzスコア（1.96ではなく約2.576）が使われます。より高い信頼水準はより大きな誤差範囲を必要とするため、同じデータでも95%の区間より結果の区間は広くなります。
標本平均50、標準偏差10、n=100、信頼水準95%の場合の信頼区間はどうなりますか？
誤差範囲 = 1.96 × (10/√100) = 1.96 × 1 = 1.96です。区間は50 ± 1.96、つまり約48.04〜51.96になります。
信頼区間が広いということは、推定値の精度が低いということですか？
それは、真の母集団平均の正確な位置についての不確実性が大きいことを意味し、多くの場合サンプルサイズが小さい、データのばらつきが大きい、または選んだ信頼水準が高いことが原因です。標本平均自体が間違っているわけではなく、真の値としてあり得る範囲が広いというだけです。