統計データを見るときは「どれだけの人数について調査したか」に注意を向け、もし何らかのランキングの極端な上位・下位がどれも数の少ないグループだった場合には、「何か秘訣があるはずだ」と考える前に 「少数の法則の可能性はないかな？ "ばらつき"を扱うツール、統計学 その中で最も重要な代表値が標準偏差です。 しかしながら、『標準偏差を知るために適切なサンプルサイズは？』と言われると実はよく分からないという事、ありませんか？ ネットで調べてるとn=30だのn=50だの、はたまたn=100は必要だの様々です。 統計的な信頼度はもちろん、数に比例して高くなります。 ただし、無制限にサンプルサイズを増やせば、当然ながらその分の費用は上がります。 調査を実務面から考え、予算と信頼性の兼ね合いを見ながら、結果として役立つ数（標本数）を設定することが肝要です。 サンプルサイズの決定も 必要なサンプルサイズ1」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 統計学の「21-4. サンプル数（標本サイズ）の決め方【サンプルサイズの計算方法】 統計解析を行うためにさまざまなアンケートをとる場面があるでしょう。 このようにアンケートを取得するときなどに、「アンケートのサンプル数をどの程度にすればいいのか」ということで悩む場合があるでしょう。

>サンプル数が少ないと信頼性に欠けるという話 推測統計学の性質上、サンプル数が多いほど良いのは事実です。理想は、全てのサンプルのデータを得ること。これは、必ず差がでます。1mmでも、1mgで大きいほうが、誰がやっても大きいのです。

統計学的に充分となるアンケート調査人数をブラウザ上で計算できます。 「全体数」に全対象者人数を入れ、「計算」ボタンをクリックして下さい。 「許容誤差」「信頼度」「回答比率」について特にこだわりがないor良く分からなければデフォルトの値を用いて下さい。

統計だったり機械学習だったりニューラルネットワークだったり、データを使ったモデルの開発をしていますと、いくつサンプルがあったらモデルはできますか？ってよく聞かれます。今回はこの質問に答えながら、モデルの適用範囲・モデルの適用領域について説明