検出力分析計算機

使い方

1. まず、1 標本平均・2 群平均・1 標本比率・2 群比率のどれに当てはまるかを選びます。
2. 次に、必要サンプルサイズ、達成検出力、最小検出効果のどれを解きたいかを選びます。
3. alpha、片側・両側、現実的な効果量を置いて、分析前の planning baseline を作ります。

前提の整理

• alpha、片側・両側、現実的な効果量を置いて、取得前に study design を見積もります。
• 2 群モードの初版は、各群が均等なサンプル数である前提です。
• 比率モードでは、ベースライン率と目標率から内部で標準化効果量に変換します。

このページが計算していること

1. 選んだモードに応じて、計画を正規近似ベースの検定統計量へ対応づけます。
2. alpha と片側・両側の設定から臨界しきい値を決めます。
3. そのうえで、必要サンプルサイズ、達成検出力、最小検出効果のいずれかを解きます。

power analysis と sample-size の違い

sample-size は「推定を ±3 ポイント以内に収めたい」のような precision の問いに向いています。このページは「alpha 5%、検出力 80% で +2 ポイントを拾うには何人必要か」のような detection の問いに向いています。

会議の言葉が「信頼区間の幅」なら sample-size を先に使ってください。「この効果を検出できるか」なら power analysis を使います。

効果量をどう考えるか

• ただ 0 ではない差ではなく、意思決定を変える最小差を置いてください。
• 平均モードでは、実用的な差は sigma に対してどれだけ離れているかで決まります。
• 比率モードでは、ベースライン率と目標率の両方が効きます。10% から 15% への +5pt と、60% から 65% への +5pt は同じ standardized effect ではありません。
• sigma やベースライン率が不確かなら、1 つの数値を真実扱いせず、複数シナリオで見比べてください。

計画のあとにやること

設計が固まったら、データ取得後は対応する分析ページに進んでください。

• サンプルサイズ計画ツール
  問いが検定感度ではなく、信頼区間の幅や推定精度ならこちらを使います。
• t 検定計算機
  平均アウトカムの取得後に、信頼区間や検定結果を出すときはこちらです。
• ANOVA 計算機
  平均アウトカムを 3 群以上で比べる設計なら、取得後はこちらへ進みます。
• カイ二乗検定計算機
  カウント比較や分割表の検定は、取得後にこちらで確認します。
• 統計（推定・検定）ハブ
  推定、検定、回帰、分布など近い統計ツールへ戻る入口です。

よくある質問

関連

• サンプルサイズ計画
• t 検定
• ANOVA
• 統計（推定・検定）ハブ

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