確率の役割

確率は、特定のイベントが発生する可能性または可能性を反映した数値です。 確率は、0から1の範囲の比率として表すことができ、0％から100％の範囲のパーセンテージとして表すこともできます。 0の確率は、特定のイベントが発生する可能性がないことを示し、1の確率は、イベントが発生することが確実であることを示します。 0.45(45%)の確率は、イベントが発生している100のうち45の可能性があることを示します。

確率の概念は、特定の小児診療所で医療を求めている5-10歳の小児における肥満の研究の文脈で説明することができる。 人口（サンプリングフレーム）には、過去12ヶ月間に練習で見られたすべての子供が含まれており、以下に要約されています。

無条件確率

子供を無作為に（単純無作為抽出によって）選択すると、それぞれの子供は同じ確率を持ちます 選択される確率は1/Nであり、n=母集団サイズである。 したがって、任意の子が選択される確率は1/5、290=0.0002です。 ほとんどのサンプリング状況では、一般的に特定の個人をサンプリングすることには関心がありませんが、代わりに特定の種類の個人をサンプリング たとえば、7歳の男の子または子供を選択する確率はどれくらいですか？ 次の式は、特定の属性または特性を持つ個人を選択する確率を計算するために使用できます。

P(characteristic)=#characteristic/Nを持つ人物

答えを見る前にこれらを把握してみてください:

1. 男の子を選ぶ確率は何ですか？ 回答
2. 7歳を選ぶ確率は？ 回答
3. 10歳の男の子を選ぶ確率は？ 回答
4. 8歳以上の子供（男の子または女の子）を選択する確率はいくらですか？ 答え

条件付き確率

前のセクションで計算された各確率（例えば、P(boy)、P(7years of age)）は無条件確率であり、それぞれの分母は総人口サイズ（N=5,290）であり、母集団全体の全員が選択される資格があるという事実を反映している。 しかし、母集団の特定のサブセット（例えば、サブ母集団）に焦点を当てることが重要であることがある。 たとえば、女の子だけに興味があり、女の子のサブ人口から9歳を選択する確率は何ですか？ 合計NG=2,730人の女の子（ここではNGは女の子の人口を指します）があり、女の子のサブ人口から9歳を選択する確率は次のように書かれています。

P(9歳|女の子)=#特性/N

ここで|女の子は、特定のサブグループ、すなわち垂直線の右側に指定されたサブグループに質問をコンディショニングしていることを示しています。

条件付き確率は、無条件確率を計算するために使用したのと同じアプローチを使用して計算されます。 この場合：

P（9歳|女の子）=461/2、730=0.169。

これはまた、女の子の16.9％が9歳であることを意味します。 これは、人口全体から9歳の女の子を選択する確率と同じではないことに注意してください。P（9歳の女の子）=461/5,290=0.087です。

6歳の中から男の子を選ぶ確率は何ですか？

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