도구스학업·수학

허용구간(모집단 비율 포함) 계산기

「모집단의 99%를 95% 확신으로 덮는 구간」을 냅니다. 신뢰구간·예측구간·허용구간을 나란히 놓아 세 가지가 서로 다른 질문에 답한다는 것을 폭으로 보여 주고, 비모수로 같은 답을 얻으려면 표본이 몇 개 필요한지도 알려 줍니다.

%

허용구간 — 모집단의 99%를 95% 확신으로

81.914 ~ 118.086

k = 3.6171 · 구간은 x̄ ± k·s입니다

허용구간 (모집단의 99%)81.914 ~ 118.086
예측구간 (다음 한 값)85.342 ~ 114.658
신뢰구간 (모평균)97.66 ~ 102.34
허용계수 k3.61712
허용구간 폭36.1712
예측구간 폭29.3159
신뢰구간 폭4.6801
허용구간 ÷ 신뢰구간7.73
같은 조건을 비모수로 얻으려면473
세 구간은 서로 다른 질문에 답합니다.· 신뢰구간 — 「모평균이 어디쯤인가」. 폭 4.68
· 예측구간 — 「다음 한 값이 어디에 떨어질까」. 폭 29.316
· 허용구간 — 「모집단의 99%가 어디에 들어가나」. 폭 36.171
뒤섞어 쓰는 일이 흔합니다. 「우리 제품의 99%가 이 범위 안」이라고 말하려면 허용구간이 필요한데, 신뢰구간을 대신 써서 7.7배나 좁은 범위를 내놓는 식입니다.
표본을 늘려도 허용구간은 좁아지지 않습니다. 신뢰구간의 폭은 1/√n으로 0에 수렴하지만, 예측구간과 허용구간은 모집단이 흩어져 있다는 사실 자체를 담고 있어 줄지 않습니다. n이 아무리 커도 허용계수 k는 정규분포의 z 값 2.5758 아래로 내려가지 않습니다. 지금 k가 3.6171이니 표본을 무한히 늘려도 28.8%밖에 좁아지지 않습니다. 규격을 정하는 자리에서 표본을 더 모아 범위를 좁히려는 시도가 통하지 않는 이유입니다.
계산 근거구간 = x̄ ± k·s = 100 ± 3.6171 × 5
k₂ = z_{(1+p)/2} · √( ν(1+1/n) / χ²_{ν,1−γ} ) — 하우(1969) 근사
양쪽 허용계수에는 닫힌 정확식이 없어 근사를 씁니다. 표본이 작을수록 조금씩 크게 나오는데(넓어지므로 안전한 쪽), 몬테카를로로 실제 포함률을 재어 명목 확신 수준을 밑돌지 않는 것을 확인해 두었습니다.
정규분포를 가정합니다. 꼬리를 다루는 계산이라 이 가정이 깨지면 크게 틀립니다. 평균이나 신뢰구간은 중심극한정리 덕에 어느 정도 버티지만 허용구간은 그렇지 않습니다. 자료가 치우쳐 있거나 꼬리가 두꺼우면 순서 통계량에 기댄 비모수 허용구간을 써야 하는데, 지금 조건이면 표본이 473개 필요합니다 — 지금의 20개보다 훨씬 많습니다. 정규성을 쓰는 대가로 그만큼 적은 표본으로 답을 얻고 있는 셈입니다.
한쪽과 양쪽을 잘 골라야 합니다. 「불순물이 X 이하」처럼 한쪽만 문제되는 규격에 양쪽 계수를 쓰면 필요 이상으로 엄격해지고, 반대로 위아래 모두 문제되는데 한쪽 계수를 쓰면 실제 포함률이 명목에 못 미칩니다. 규격서가 무엇을 요구하는지 먼저 확인하세요.

계산 방법

  1. 1표본 크기·평균·표준편차를 넣습니다.
  2. 2덮고 싶은 모집단 비율과 확신 수준을 정합니다.
  3. 3규격이 한쪽만 요구하는지 위아래 모두인지에 따라 한계를 고릅니다.
  4. 4세 구간의 폭을 견주어 지금 필요한 것이 무엇인지 확인합니다.

자주 묻는 질문

답하는 질문이 다릅니다. 신뢰구간은 「모평균이 어디쯤인가」, 예측구간은 「다음 한 값이 어디에 떨어질까」, 허용구간은 「모집단의 일정 비율이 어디에 들어가나」입니다. 폭은 신뢰구간이 가장 좁고 허용구간이 가장 넓습니다.

거의 좁아지지 않습니다. 신뢰구간의 폭은 1/√n으로 0에 수렴하지만, 허용구간은 모집단이 흩어져 있다는 사실 자체를 담고 있어 줄지 않습니다. n이 아무리 커도 반폭이 z 값 아래로 내려가지 않습니다. 규격을 좁히려고 표본을 더 모으는 것이 통하지 않는 이유입니다.

한쪽은 비중심 t 분포로 정확히 구합니다(k₁ = t′_{ν,δ}(γ)/√n, δ = √n·z_p). 양쪽은 닫힌 정확식이 없어 하우(1969) 근사 k₂ = z_{(1+p)/2}·√(ν(1+1/n)/χ²_{ν,1−γ})를 씁니다. 이 계산기는 두 방법 모두 통계표의 값과 대조해 두었습니다.

하우 근사는 표본이 작을수록 k를 조금 크게 냅니다. 구간이 넓어지는 쪽이라 안전합니다. 이 계산기는 몬테카를로로 실제 포함률을 재어 명목 확신 수준을 밑돌지 않고 지나치게 넓지도 않다는 것을 확인해 두었습니다.

규격이 무엇을 요구하는지에 달렸습니다. 「불순물이 X 이하」처럼 한쪽만 문제되면 한쪽 계수를 쓰고, 위아래 모두 문제되면 양쪽을 씁니다. 잘못 고르면 필요 이상으로 엄격해지거나 실제 포함률이 명목에 못 미칩니다.

꼬리를 다루는 계산이라 가정이 깨지면 크게 틀립니다. 그때는 순서통계량에 기댄 비모수 허용구간을 써야 합니다. 다만 표본이 훨씬 많이 필요해서, 양쪽 95/99를 비모수로 얻으려면 최소 473개가 있어야 합니다. 이 계산기가 그 수를 함께 냅니다.

둘 다 「제품이 규격 안에 드는가」를 다루지만 방향이 반대입니다. 공정능력지수는 규격이 주어졌을 때 공정이 그것을 얼마나 여유 있게 지키는지를 재고, 허용구간은 자료에서 출발해 규격을 얼마로 잡아야 하는지를 답합니다.

전송되지 않습니다. 계산은 모두 브라우저 안에서 이루어지고 넣은 값은 이 기기에만 남습니다.

알아두면 좋은 점

  • 정규분포를 가정합니다. 꼬리를 다루므로 가정이 깨지면 크게 틀립니다.
  • 양쪽 계수는 하우 근사입니다. 표본이 작을수록 조금 크게(넓게) 나옵니다.
  • 한쪽 계수는 비중심 t로 정확히 구합니다.
  • 표본이 커져도 허용구간은 거의 좁아지지 않습니다. 신뢰구간만 줄어듭니다.
  • 한쪽과 양쪽을 잘못 고르면 실제 포함률이 명목과 어긋납니다.
  • 표본이 서로 독립이라고 봅니다. 같은 배치에서 몰아 뽑았다면 맞지 않습니다.
  • 함께 내는 신뢰구간·예측구간은 언제나 양쪽입니다.

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마지막 검증: 2026년 9월 2일 · 결과는 참고용 추정치입니다.