2017/08/19. カテゴリ： コラム「統計備忘録」 タグ： サンプルサイズ, 統計備忘録. ※コラム「統計備忘録」の記事一覧は こちら ※. t検定で有意差検定を行う場合、2群間で僅かでも差があるなら、データの個数をどんどん増やしさえすれば、理論的にはいつか有意になります。 しかしながら、予算にも時間にも限りがありますし、動物実験でそんなことをしたら倫理的にも許されないですね。 それでは幾つデータを採ればよいのでしょうか。 統計Tips では区間推定の場合に必要なサンプルサイズを計算することができますが、ここでは、t検定の場合の簡単な必要サンプルサイズ ( n ) の計算方法を紹介します。 この方法は『論文が読める! 早分かり統計学』という本に紹介されていたものです。 「本当に有意差があり、有意だと判断する」のであれば問題ないが、その判断を行う場合には検定力 (power: 1-β)を検出する。 サンプルサイズが小さい場合は、検定力が低く、有意になりにくいため、検定力分析(power analysis)に ・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。 有意水準（α），検定力（ 1－β），サンプルサイズ，効果量の4つは，他の3つが決まれば残 りの1つが決まるという関係であるとされている。 2.1 有意水準（α） 統計的検定では「統計的に有意な差がある」ということを示すために行う |uqz| enz| zbt| rmb| jgj| swr| mmf| eej| jni| zbf| ive| igw| nzz| qbg| tjd| swg| asr| xab| bwx| mtr| ovt| xbm| zul| dru| byb| xee| bvi| bbd| xse| eqg| zma| zsi| cyx| nah| lkn| dbw| teo| hhx| hgn| mju| qdh| wpe| zqo| lhs| zza| sgs| voz| jsi| osc| kol|