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: 98%と94%の合格率
独立した同じ大きさの二群について、合格率を98%と94%と仮定し、合否の観測を計画します。検出したい差は四パーセントポイントです。
計画の参照データをダウンロード(CSV、列名は英語)Help と同じ例を使用しています。CSVには参照用の計画例が記載されています。選んだ計画値を 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 で、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入力し、New blank worksheet を選んで、Create analysis を選択します。
2. 分析の種類を選択
Inputs で、Test に Two proportions、Solve for に Sample size を選択します。Significance level (α) に 0.05 を入力し、Alternative hypothesis に Two-sided を選択します。この計画の計算方法は連続性補正を行いません。比率検定の例と比較するときも、その違いを保持します。
3. 計画値を入力
この計画例では、各入力欄に値を一つずつ入力します。ワークシートの列は割り当てません。
Baseline proportion (p₂) に 0.94 を入力します。
Comparison proportions (p₁) に 0.98 を入力します。
Target powers に 0.9 を入力します。

4. 分析を実行
Run analysis を選択し、Results を開きます。
5. 結果を解釈
計画した分析を確認
独立した同じ大きさの二群について、合格率を98%と94%と仮定し、合否の観測を計画します。検出したい差は四パーセントポイントです。
計算された計画を確認
計画には各群503件、合計1,006件の観測が必要です。計算された検出力は0.900411で、各群502件では0.899843となり、90%を下回ります。
検出力曲線をたどる
曲線では、サンプルサイズを各群503、基準値を0.94に固定しています。比較対象の比率が0.98の場合、検出力は約90%で、基準値に近いほど低くなります。
効果と検出力(英語のグラフ) グラフを原寸で表示 (新しいタブで開きます) 仮定を理解
検出力は、入力した仮定の下で、指定した差が実際にあるときに、予定した検定がその差を検出する確率です。仮説が真である確率ではなく、有意な結果を保証するものでもありません。これは、群のサンプルサイズが等しく、連続性補正を行わない、プールした比率を使う正規近似です。対応するProportions分析では、Apply continuity correctionのチェックを外す必要があります。既定の補正ありの設定は、異なる計算方式を使います。
サンプリング方法を決定
サンプリング前に、四パーセントポイントの差、合否の定義、等しい割り付けを確認します。比率の変更に応じて再計算するか、必要な割り付けに対応する方法を選びます。
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計画例
計画例は、この行と入力値を対応付けます。解の分岐は、計算で求めた効果の方向を記録し、ダッシュは適用外を意味します。二群の計画では、サンプルサイズは各群の数で、総観測数は両群を合わせた数です。平均差または比較対象の比率は、計画対象の効果です。目標検出力は指定した値、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。状態と詳細には、その計画例が計算されたかが記録されます。計画には各群503件、合計1,006件の観測が必要です。計算された検出力は0.900411で、各群502件では0.899843となり、90%を下回ります。
| 計画例 | 解の分岐 | 各群のサンプルサイズ | 総観測数 | 比較対象の比率 | 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) | 状態 | 詳細 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 503 | 1006 | 0.98 | 0.9 | 0.900411 | 0.899843 | — | ok | — |
- 算出できない解の分岐についても、状態と入力値を保持します。対応のある組は、一組につき二つの観測値として数えます。一つ小さい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報告します。
計画の計算方法
方法と計算方式の識別子は、使用した計算方法を示します。有意水準αは0.05で、対立仮説は両側です。両方向の差を含みます。求める量は計算対象を示します。仮定と、計画用SDまたは基準比率には、結果が依存する条件が記録されます。これは、群のサンプルサイズが等しく、連続性補正を行わない、プールした比率を使う正規近似です。対応するProportions分析では、Apply continuity correctionのチェックを外す必要があります。既定の補正ありの設定は、異なる計算方式を使います。
| 設定 | 値 |
|---|---|
| 方法 | 二つの比率 |
| 計算方式の識別子 | statswift-normal-two-proportions-v1 |
| α | 0.05 |
| 対立仮説 | two-sided |
| 求める量 | 各群のサンプルサイズ |
| 仮定 | 独立で同じサンプルサイズの群。帰無仮説の判定境界にはプールした比率を使用し、連続性の補正は行いません。 |
| 基準比率 | 0.94 |
- 結果と曲線上の点は、この分析実行時に取得したものです。サンプルサイズは整数で、目標検出力と計算された検出力は区別します。
計画例の入力値
計画例は、結果の行番号に対応します。入力値には、その計画例で使う値が記録されています。これらは計画上の仮定であり、観測した測定値ではありません。この例では、各入力欄に値を一つずつ入力するため、計画例は一つになります。
| 計画例 | 入力値 |
|---|---|
| 1 | {"p1":0.98,"power":0.9} |
取得済みの検出力曲線の値
各行には、サンプルサイズ、平均差または比較対象の比率、および計算された検出力を示します。アプリの元のグラフの背後にある、取得済みの値をすべて含みます。二群の計画では、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取り、0.9は90%を意味します。曲線では、サンプルサイズを各群503、基準値を0.94に固定しています。比較対象の比率が0.98の場合、検出力は約90%で、基準値に近いほど低くなります。
| 各群のサンプルサイズ | 比較対象の比率 | 検出力 |
|---|---|---|
| 503 | 0.84 | 0.999181 |
| 503 | 0.842667 | 0.998806 |
| 503 | 0.845333 | 0.998275 |
| 503 | 0.848 | 0.997532 |
| 503 | 0.850667 | 0.9965 |
| 503 | 0.853333 | 0.995083 |
| 503 | 0.856 | 0.993159 |
| 503 | 0.858667 | 0.990573 |
| 503 | 0.861333 | 0.987137 |
| 503 | 0.864 | 0.982622 |
| 503 | 0.866667 | 0.97676 |
| 503 | 0.869333 | 0.969237 |
| 503 | 0.872 | 0.959703 |
| 503 | 0.874666 | 0.947769 |
| 503 | 0.877333 | 0.933024 |
| 503 | 0.88 | 0.915047 |
| 503 | 0.882666 | 0.89343 |
| 503 | 0.885333 | 0.8678 |
| 503 | 0.888 | 0.837853 |
| 503 | 0.890666 | 0.803388 |
| 503 | 0.893333 | 0.764337 |
| 503 | 0.896 | 0.720801 |
| 503 | 0.898666 | 0.673074 |
| 503 | 0.901333 | 0.621658 |
| 503 | 0.904 | 0.567263 |
| 503 | 0.906666 | 0.510793 |
| 503 | 0.909333 | 0.453317 |
| 503 | 0.912 | 0.396013 |
| 503 | 0.914666 | 0.340111 |
| 503 | 0.917333 | 0.286816 |
| 503 | 0.919999 | 0.237244 |
| 503 | 0.922666 | 0.192356 |
| 503 | 0.925333 | 0.152916 |
| 503 | 0.927999 | 0.119473 |
| 503 | 0.930666 | 0.0923783 |
| 503 | 0.933333 | 0.0718321 |
| 503 | 0.935999 | 0.0579579 |
| 503 | 0.938666 | 0.0508992 |
| 503 | 0.94 | 0.05 |
| 503 | 0.941333 | 0.0509164 |
| 503 | 0.943999 | 0.0584678 |
| 503 | 0.946666 | 0.0742489 |
| 503 | 0.949333 | 0.0991662 |
| 503 | 0.951999 | 0.134227 |
| 503 | 0.954666 | 0.180333 |
| 503 | 0.957333 | 0.237995 |
| 503 | 0.959999 | 0.307004 |
| 503 | 0.962666 | 0.386115 |
| 503 | 0.965333 | 0.472866 |
| 503 | 0.967999 | 0.56359 |
| 503 | 0.970666 | 0.653726 |
| 503 | 0.973332 | 0.738399 |
| 503 | 0.975999 | 0.813197 |
| 503 | 0.978666 | 0.874937 |
| 503 | 0.98 | 0.900411 |
| 503 | 0.981332 | 0.922212 |
| 503 | 0.983999 | 0.955511 |
| 503 | 0.986666 | 0.976877 |
| 503 | 0.989332 | 0.989225 |
| 503 | 0.991999 | 0.995569 |
| 503 | 0.994666 | 0.998421 |
| 503 | 0.997332 | 0.999523 |
| 503 | 0.999999 | 0.999881 |
- 取得したすべての曲線を、この表とCSVエクスポートに含めています。グラフに表示するのは、選択した最大12種類のサンプルサイズです。
6. レポートを作成
Power and sample size scenarios、Planning method、Scenario input values、アプリの Power versus effect グラフと、取得済みの値をすべて含む表を残します。検出する意味のある差、計画上の散らばりまたは比率、標本の割り付け、計算方法を記録します。これは、群のサンプルサイズが等しく、連続性補正を行わない、プールした比率を使う正規近似です。対応する Proportions 分析では、Apply continuity correction のチェックを外す必要があります。既定の補正ありの設定は、異なる計算方式を使います。
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。