固定したサンプルサイズで検出力を確認

利用できるサンプルサイズで、指定した差を検出する確率を推定します。

ガイド · 基本統計 · 読了目安:4分

アプリのコマンド名、ワークシートの識別子、サンプルデータの値は原文のまま表示されます。スクリーンショット、グラフ、ダウンロードファイルは英語です。例では英語の元の数値表記を保持しており、小数点にはピリオド、桁区切りにはカンマを使用しています。

例: 各群五十袋

独立した二群から、それぞれ50個の小袋充填量の測定値を得られます。共通の標準偏差(SD)を4 g、真の平均差を1.5 gと仮定します。

計画の参照データをダウンロード(CSV、列名は英語)

Help で使用している例と同じです。CSVには参照用のシナリオが記載されています。選んだ計画用の値を Inputs に手入力します。CSVをインポートしても、この計算ツールは設定されません。Helpの Open example in a practice copy を使用すると、入力値をあらかじめ設定できます。

1. ワークスペースを作成

サイドバーで Basic Statistics を開き、Power & Sample Size を選択します。分析を作成して名前を付け、New blank worksheet を選択してから Create analysis を選択します。

2. 調査を選択

Inputs で、Test に Two-sample t — pooled planning、Solve for に Power を選択します。Significance level (α) に 0.05 を入力し、Alternative hypothesis で Two-sided を選択します。

3. 計画用の値を入力

このシナリオでは、各項目に一つの値を入力します。ワークシートの列は割り当てません。

Common standard deviation (σ) に 4 を入力します。

Sample sizes per group に 50 を入力します。

Mean differences に 1.5 を入力します。

Power & Sample Size: 例の列の割り当てと設定を表示したInputs画面
英語のInputs画面:選択した検定、求める量、適用する計画上の前提。 画像を原寸で表示 (新しいタブで開きます)

4. 分析を実行

Run analysis を選択し、Results を開きます。

5. 結果を解釈

  1. 計画した調査を確認

    独立した二群から、それぞれ50個の小袋充填量の測定値を得られます。共通の標準偏差(SD)を4 g、真の平均差を1.5 gと仮定します。

  2. 計算された計画を確認

    各群50個、合計100個の場合、計算された検出力は0.458911、約45.9%です。前提のもとでは、同様の調査の約54.1%で、この実在する差を検出できないことになります。

  3. 検出力曲線を確認

    曲線はサンプルサイズを各群50個に固定しています。±1.5 gでは約45.9%に達し、より大きな差は検出しやすくなります。

    効果に対する検出力(英語)
    英語のグラフ:効果に対する検出力。 グラフを原寸で表示 (新しいタブで開きます)
  4. 前提を理解する

    検出力とは、入力した前提のもとで指定した差が実際に存在するときに、計画した検定がその差を検出する確率です。仮説が正しい確率ではなく、有意な結果を保証するものでもありません。このプールしたt検定の計画は、群が独立して正規分布に従い、サンプルサイズが等しく、共通の標準偏差(SD)が4 gであることを仮定します。この検出力で計画した調査で有意でない結果が出ても、平均が等しいとは結論づけられません。

  5. 標本の収集方法を決める

    各群50個の場合、計画上の前提のもとでは、実在する1.5 gの差を同様の調査の約45.9%で検出し、約54.1%で見逃します。より高い検出力を目標にする場合は、Solve for で Sample size を選択し、目標検出力を入力して再実行します。サンプルサイズが固定されている場合は、この検出感度の限界を報告します。

詳細:各結果セクションを確認

完全な結果表は、Helpと同じく有効数字六桁で表示されます。

検出力とサンプルサイズのシナリオ

「シナリオ」は行と入力値を対応させます。「分岐」は求めた効果の方向を記録し、ダッシュは該当しないことを示します。二群の計画では「サンプルサイズ」は各群の数で、「総観測数」は両群の合計です。「平均差」または「比較対象の比率」は、計画で想定する効果です。「目標検出力」は要求値で、「計算された検出力」は計算結果です。「一つ小さいサンプルサイズでの検出力」は、各群の観測数を一つ減らした場合を確認します。DFは、該当する場合のt検定の自由度です。「計算状況」と「詳細」は、シナリオを計算できたかどうかを記録します。各群50個、合計100個の場合、計算された検出力は0.458911、約45.9%です。前提のもとでは、同様の調査の約54.1%で、この実在する差を検出できないことになります。

検出力とサンプルサイズのシナリオ · 1行
シナリオ分岐各群のサンプルサイズ総観測数平均差目標検出力計算された検出力一つ小さいサンプルサイズでの検出力自由度(DF)計算状況詳細
1—501001.5—0.458911—98ok—
  • 求められない分岐も、計算状況と入力値を残します。ペアはそれぞれ二つの観測値として数えます。直前のサンプルサイズでの検出力は、そのサイズが有効な場合にのみ表示します。

計画の計算方法

「方法」と「計算方式の識別子」は、使用した計算を特定します。αの0.05は検定の有意水準で、「対立仮説」の両側は両方向を含みます。「求める量」は計算対象を示します。「仮定」と「計画用標準偏差(SD)」または「基準比率」は、結果が依存する前提を記録します。このプールしたt検定の計画は、群が独立して正規分布に従い、サンプルサイズが等しく、共通の標準偏差(SD)が4 gであることを仮定します。この検出力で計画した調査で有意でない結果が出ても、平均が等しいとは結論づけられません。

計画の計算方法 · 7行
設定値
方法二標本t検定
計算方式の識別子pooled-noncentral-t-v1
α0.05
対立仮説two-sided
求める量検出力
仮定独立な正規分布の群。共通の標準偏差、等しいサンプルサイズ、プールした検定に基づく計画。
計画用標準偏差(SD)4
  • 結果と曲線上の点は、この実行時に記録されています。サンプルサイズは整数であり、目標検出力と計算された検出力は区別します。

シナリオの入力値

「シナリオ」は結果の行番号に対応します。「入力値」は適用したシナリオの値を記録します。これらは計画上の仮定であり、観測された測定値ではありません。この例では、各項目に一つの値を入力して、一つのシナリオを作成しています。

シナリオの入力値 · 1行
シナリオ入力値
1{"n":50,"delta":1.5}

記録された検出力曲線の値

各行は、サンプルサイズ、平均差または比較対象の比率、その計算上の検出力を示します。グラフの元となる記録値をすべて含みます。二群の計画では、サンプルサイズは各群の数です。検出力はゼロから一の範囲で読み、0.9は90%を意味します。曲線はサンプルサイズを各群50個に固定しています。±1.5 gでは約45.9%に達し、より大きな差は検出しやすくなります。

記録された検出力曲線の値 · 61行
各群のサンプルサイズ平均差検出力
50-2.50.871659
50-2.416670.848762
50-2.333330.823299
50-2.250.79528
50-2.166670.764775
50-2.083330.731915
50-20.696893
50-1.916670.659962
50-1.833330.621428
50-1.750.581649
50-1.666670.541019
50-1.583330.499961
50-1.50.458911
50-1.416670.418307
50-1.333330.378575
50-1.250.340115
50-1.166670.303291
50-1.083330.268423
50-10.23578
50-0.9166670.205575
50-0.8333330.177967
50-0.750.15306
50-0.6666670.13091
50-0.5833330.111532
50-0.50.0949054
50-0.4166670.0809875
50-0.3333330.0697201
50-0.250.0610404
50-0.1666670.0548895
50-0.08333330.0512197
5000.05
500.08333330.0512197
500.1666670.0548895
500.250.0610404
500.3333330.0697201
500.4166670.0809875
500.50.0949054
500.5833330.111532
500.6666670.13091
500.750.15306
500.8333330.177967
500.9166670.205575
5010.23578
501.083330.268423
501.166670.303291
501.250.340115
501.333330.378575
501.416670.418307
501.50.458911
501.583330.499961
501.666670.541019
501.750.581649
501.833330.621428
501.916670.659962
5020.696893
502.083330.731915
502.166670.764775
502.250.79528
502.333330.823299
502.416670.848762
502.50.871659
  • 記録されたすべての曲線は、この表とそのCSVエクスポートに含まれます。グラフには、選択した最大12種類のサンプルサイズを表示します。

6. レポートを作成

Power and sample size scenarios、Planning method、Scenario input values、Power versus effect グラフと、その記録値の表全体を残します。検出する価値のある差、計画用のばらつきまたは比率、標本の割り付け、計算方法を記録します。このプールしたt検定の計画は、群が独立して正規分布に従い、サンプルサイズが等しく、共通の標準偏差(SD)が4 gであることを仮定します。この検出力で計画した調査で有意でない結果が出ても、平均が等しいとは結論づけられません。

完了した分析で Add to report を選択します。続いて Choose individual items and advanced options を開いて表とグラフを選び、 Add to draftを選択します。非表示の項目は保存済みの分析に残ります。

レポート名を入力し、調査の目的と解釈を追加します。 Saveで保存し、 Previewで内容を確認して、 Export → Download HTMLを選択します。以下の例には、画面外の結果も含め、選択した内容全体が含まれます。

このレポートはアプリで生成されており、内容は英語です。 このHelp例でアプリが出力した全内容。該当する表、グラフ、分析時の注記を含みます。 レポートの数値は、アプリの表示桁数に合わせています。エクスポートされたグラフは静的なグラフです。画面幅が狭い場合は、幅の広いグラフや表を横にスクロールできます。
レポートの例を見る: 各群50個の場合の検出力を求める

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