例題 ある施設で働く介護士のうち、男性の割合を調査分析
例題
ある施設で働く介護士のうち、男性の割合を調査したいとします。無作為に選ばれた50人の介護士に対して、男性であるか否かのデータが以下の通りです。男性の場合は1（True）で、そうでない場合は0（False）です。
1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,11,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,1
このデータを使用して、介護士の男性の割合（母比率）の95%信頼区間を求めるためのPythonコードを示し、その計算結果を解釈してください。
介護士の男性の割合（母比率）の95%信頼区間を求めるためには、二項分布の信頼区間を使用します。以下は、Pythonコードの例とその解釈です。
import
numpy as np
from
statsmodels.stats.proportion import proportion_confint
#
データセット
data
= np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0,
1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1,
1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1,
0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0,
1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1,
1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1])
#
二項分布の95%信頼区間を計算
lower,
upper = proportion_confint(np.sum(data), len(data), alpha=0.05,
method='normal')
#
結果の表示
print("介護士の男性の割合（母比率）の95%信頼区間＝", (lower, upper))
出力結果
介護士の男性の割合（母比率）の95%信頼区間＝
(0.47573605153147913, 0.6798195040240763)
このコードでは、proportion_confintを使用して二項分布の信頼区間を計算しています。結果は (lower, upper) の形で表示されます。
計算結果の解釈として、結果が (0.475, 0.679) の場合、介護士の男性の割合は95%の確率で0.475から0.679の間に存在すると推定されます。