日常の計算 / CLEARBYTE
Wilson区間表:転換率の不確かさ
観測10%でも試行100件は1万件より精度が低くなります。Wilson区間は二項モデルの標本不確実性で、広告優位や将来の同じ行動を証明しません。
Wilson区間表:転換率の不確かさ
| 対象の独立試行数 | 観測成功数 | 観測率 | 95% Wilson下限 | 95% Wilson上限 |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 10 | 10.00% | 5.52% | 17.44% |
| 500 | 50 | 10.00% | 7.67% | 12.94% |
| 1000 | 100 | 10.00% | 8.29% | 12.02% |
| 5000 | 500 | 10.00% | 9.20% | 10.86% |
| 10000 | 1000 | 10.00% | 9.43% | 10.60% |
計算式と方法
p̂ = successes ÷ n; z = 1.959963984540054
Center = (p̂ + z²/(2n)) ÷ (1 + z²/n)
Half-width = z × √(p̂(1−p̂)/n + z²/(4n²)) ÷ (1 + z²/n)
Interval = center ± half-width各試行が独立・2結果・同じ成功確率と仮定します。全行の観測率は10%で件数のみ変更。両側名目95%のWilsonスコア区間を百分率小数2桁に丸めます。信頼水準は手順の長期被覆率であり、観測後の固定未知率への95%確率ではありません。反復確認や勝ち区分の選別には別の配慮が必要です。
計算例
100試行10成功も1万試行1,000成功も10%。同じ仮定を満たすなら後者の区間は大きく狭まります。
結果を変える要因
再訪者、相関セッション、ボット、対象者変化で仮定が破れる場合があります。単一標本区間であり、A/B検定、因果推定、標本収集の停止規則ではありません。
出典と定義
計算方法の確認日: