検出力分析計算機｜必要サンプルサイズ・検出力・最小検出効果

使い方

1 標本平均は、1 つの平均を基準値と比べる計画で、標準偏差の根拠をすでに置けるときに使います。

1 つの平均を基準値と比べる計画に使います。標準偏差が既知、または根拠を置けるとき向きです。

推定標準偏差 σ 検出したい最小差

サンプルサイズ計画は「推定を ±3 ポイント以内に収めたい」のような推定精度の問いに向いています。このページは「有意水準 5%、検出力 80% で +2 ポイントを拾うには何人必要か」のような検出の問いに向いています。

会議の言葉が「信頼区間の幅」ならサンプルサイズ計画を先に使ってください。「この効果を検出できるか」なら検出力分析を使います。

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、実用的な差は標準偏差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。
標準偏差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。

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ページと何が違いますか？

サンプルサイズ計画ページは推定精度や信頼区間の幅を考えるページです。このページは、指定した有意水準と片側・両側の条件で、必要サンプルサイズ、達成検出力、最小検出効果を計画するためのページです。

検出力分析で一番大事な入力は何ですか？

実際の意思決定を変える最小効果を置くことが大事です。平均では標準偏差に対する差、比率ではベースライン率と目標率を、現実的な範囲で見積もってください。

片側検定はいつ選ぶべきですか？

片側検定は有意水準を片側に集中させるのでしきい値が下がります。ただし、方向が事前に固定され、逆方向は意味を持たない場合だけにしてください。

t 検定やカイ二乗検定の厳密な検出力式を使っていますか？

いいえ。初版は速度と分かりやすさを優先した正規近似ベースです。最終判断が重い場合は、最終デザインに合う方法で再確認してください。

共有 URL に数値前提は含まれますか？

含まれません。共有 URL にはモード、解く対象、有意水準、片側・両側、方向、目標検出力などの軽い設定だけを入れ、数値入力はブラウザ内に残します。

読み込み負荷を抑えるため、コメントは必要なときだけ読み込みます。