アプリのコマンド名、ワークシートの識別子、サンプルデータの値は原文のまま表示されます。スクリーンショット、グラフ、ダウンロードファイルは英語です。例では英語の元の数値表記を保持しており、小数点にはピリオド、桁区切りにはカンマを使用しています。
例： 稼働時間当たりの包装設備の停止回数
互いに重ならない30の観測期間で記録した、稼働210時間中の停止96回を使用します。
分析の参照データをダウンロード（CSV、列名は英語）Help と同じ例を使用しています。CSVは、この分析の参照用データです。確認済みの要約値を Inputs に手入力します。CSVをインポートしても、この計算ツールの入力欄には反映されません。Helpの Open example in a practice copy で、入力値をあらかじめ設定できます。
1. ワークスペースを作成
サイドバーで Basic Statistics を開き、Confidence Intervals を選択します。分析を作成して名前を入力し、New blank worksheet を選んで、Create analysis を選択します。
2. 区間の種類を選択
Inputs で、Parameter に Poisson rate を選択します。95%の区間を求めるため、Confidence level (0–1) に 0.95 を入力します。
3. 要約値を入力
Summarized data に、次の値を入力します。ワークシートの列は割り当てません。
Number of events に 96 を入力します。
Total exposure に 210 を入力します。
4. 分析を実行
Run analysis を選択し、Results を開きます。
5. 結果を解釈
区間が推定する量を確認
互いに重ならない30の観測期間で記録した、稼働210時間中の停止96回を使用します。選択したパラメーターはポアソン発生率です。
推定値と区間の両端を確認
推定発生率は96/210 = 0.4571で、稼働時間当たりの停止回数を表します。名目上95%の正確な区間は、時間当たり0.3703–0.5583回です。
解釈を明確にする
総曝露量は稼働時間であり、観測期間の個数ではありません。この区間は、事象の発生が適切なポアソン過程に従うことを仮定しています。発生率の変化や事象の集中があると、このモデルの仮定が満たされない場合があります。
不確かさを判断に反映
各観測期間について、条件の変化や停止の集中がなかったか確認します。発生率は、曝露量の単位が同じで、稼働条件が比較可能な場合にのみ比較します。
詳細：各結果セクションを確認
完全な結果表は、Helpと同じく有効数字六桁で表示されます。
信頼区間
パラメーターは、母集団について推定する量を示します。名目上の信頼水準は95%です。ポアソンモデルの下では、この件数に基づく正確法の被覆率は、少なくともその水準になります。件数は離散的なので、保守的になる場合があります。推定値は標本から求めた値で、下限と上限はその不確かさを示します。計算方法には、使用した方法が記録されます。総曝露量は稼働時間であり、観測期間の個数ではありません。この区間は、事象の発生が適切なポアソン過程に従うことを仮定しています。発生率の変化や事象の集中があると、このモデルの仮定が満たされない場合があります。
| 統計量 | 値 |
|---|---|
| パラメータ | ポアソン分布の発生率 |
| 信頼水準 | 0.95 |
| 推定値 | 0.457143 |
| 下限 | 0.370287 |
| 上限 | 0.55825 |
| 方法 | 厳密（カイ二乗） |
6. レポートを作成
Confidence interval の表全体と、選択したパラメーター、信頼水準、計算方法、入力した要約値を残します。総曝露量は稼働時間であり、観測期間の個数ではありません。この区間は、事象の発生が適切なポアソン過程に従うことを仮定しています。発生率の変化や事象の集中があると、このモデルの仮定が満たされない場合があります。
完了した分析で Add to report を選択します。続いて Choose individual items and advanced options を開いて表とグラフを選び、 Add to draftを選択します。非表示の項目は保存済みの分析に残ります。
レポート名を入力し、調査の目的と解釈を追加します。 Saveで保存し、 Previewで内容を確認して、 Export → Download HTMLを選択します。以下の例には、画面外の結果も含め、選択した内容全体が含まれます。