統計では、文字「p」は、特定のイベントが発生する確率、または特定のパラメーターが真である確率を示します。 特定の母集団についてですが、母集団が大きい場合、それを直接測定することは非現実的または不可能な場合があります。 別の方法として、統計学者は測定可能なサンプルを取得し、その結果を「p-hat」と表記します。これは、三角形の帽子をかぶったpとして記述されます（^）。 このサンプリング戦略は、 国は特定の方針に同意するか、大統領などの政府関係者の仕事を承認します。 やっています。
P-hatの計算
p-hatの実際の計算は難しくありません。 それを行うには、2つの数字が必要です。 1つはサンプルサイズ（n）で、もう1つは問題のイベントまたはパラメーターの発生数（X）です。 p-hatの式は、p-hat = X / nです。 つまり、目的のイベントの発生数をサンプルサイズで割ることにより、p-hatを見つけます。
例はこれを明確にするのに役立ちます：
世論調査は、アメリカ人が現在の大統領の政策にどのように同意するかを決定することを望んでいます。 投票者は1,000人の有権者に連絡し、「大統領の方針を承認しますか？」という質問をします。 投票では175の「はい」の回答と825の「いいえ」の回答が生成されるため、投票のp-hatは175 / 1,000 = 0.175です。 結果は通常、パーセンテージとして報告されます。この場合、0.175 x 100 = 17.5パーセントになります。
世論調査におけるP-hatの重要性
p-hatを決定することは可能ですが、pの値は不明なままであり、p-hatをpの正確な表現であると信頼できる程度は信頼水準として知られています。 P-hatは、サンプルが十分に大きく、真にランダムである場合にのみ、pの信頼できる表現です。 政治的な世論調査員はランダムなサンプルを確保するために努力していますが、実際に行うのは難しいことが多く、結果はしばしば歪められています。 より大きなサンプルを採取するか、国のさまざまな地域で投票を繰り返すことで、偏りに対抗することができます。
p-hatの信頼水準に影響を与える別の要因は、実際に質問に回答した投票の回答者の数です。 多くの人は答えることを拒否し、未決定のままにすることを選択します。そうするほど、p-hatをpに有意義に関連付けることができる投票者は少なくなります。 これに対抗する1つの方法は、「はい」または「いいえ」の答えを必要とする簡単な質問をすることです。