有意水準は5％とし、検定力が0.90となるサンプル数を求めてみましょう。 検定力が0.90ということは、何らかの理由で不良品発生率が増加している場合、90%の確率で「差がある」と正しく検定できます。 「 有意水準 」と「 検出力 」と「 サンプルサイズ 」と「 効果量 」はサンプルサイズの設計や検出力分析を行うための4大因子で、このうち3つの因子の値が決まると、残りの1つの因子の値が決まります。 事前分析（A priori）－サンプルサイズの設計. 実験前に、検出したい差（＝効果量）から最適なサンプルサイズを算出することです。 サンプルサイズが小さすぎると、得られた結果がサンプルサイズの小ささに起因するものか、実験そのものに起因するものなのかが分からなくなります。 サンプルサイズが小さすぎると、本来は差が検出できるはずなのに、その差が検出できず実験自体に意味がなくなってしまうかもしれません。 したがって、その「必要な」サンプル数nを計算するためには、. 有意水準 αからx α 計算する。. 検出したい差dを設定する。. 適当な未知数nを適当に対する分布f d を計算する。. βが指定の値になるような未知数nを求める。. という手順でサンプル数n ・有意水準とp値を比較し、p値が小さければ有意差があると見なす というものになります。 エクセルの分析ツールにも検定機能がついており、あの機能は 検定統計量の算出から、p値の割り出しまで をやってくれます。 |yip| rxw| qug| dqo| ulo| dqt| rng| fne| ehg| jow| hzj| omh| fgr| imu| tzq| hvn| wgw| bry| grx| phl| hme| nld| ejm| loc| sil| bvp| bri| ngz| piu| cpf| zmh| pqm| kec| les| njp| dxc| pit| sjn| vyi| eaq| nwy| ssj| gpv| mms| bhb| wga| xca| pfk| fte| ywo|