2サンプル同等性検定の検出力とサンプルサイズの例

ある品質分析者がジェネリックブランドの鎮痛薬の有効成分の平均量と人気ブランドの鎮痛薬の平均量の差が1mg以内であるかどうかを調べようとしています。分析者は、2サンプル同等性検定のためのデータを収集する前に、検出力とサンプルサイズの計算によって、検定で検出力90%(0.9)を達成するために必要なサンプルサイズを調べます。以前のサンプルから、分析者は母集団の標準偏差が0.41であると推定します。

  1. 統計 > 検出力とサンプルサイズ > 同等性検定 > 2サンプルを選択します。
  2. 仮説から検定平均値 - 参照平均値(差)を選択します。
  3. 何を判定しますか? (対立仮説)から下側限界 < 検定平均値 - 参照平均値 < 上側限界を選択します。
  4. 下側限界に「-1」と入力します。上側限界に「1」と入力します。
  5. 差(制限内)に「0.5 0.7 0.9」と入力します。
  6. 検出力に「0.9」と入力します。
  7. 標準偏差に「0.41」と入力します。
  8. OKをクリックします。

結果を解釈する

差が0.5の場合、検出力0.9以上を達成するには各グループに観測値が13個必要です。サンプル数が13の場合、検定の検出力は約0.92です。

差が下側同等性限界(–1)または上側同等性限界(1)に近くなると、同じ検出力を達成するために、より大きなサンプルサイズが必要になります。たとえば、差が0.9の場合、検出力0.9以上を達成するには各グループに観測値が289個以上のサンプルサイズが必要です。

あらゆるサンプルサイズで、差が下側同等性限界または上側同等性限界に近づくにつれて、検定の検出力は低下し、α(アルファ。同等でない場合に同等であるとするリスク)に近づきます。

検出力とサンプルサイズ

2サンプル同等性検定 方法 差に対する検出力: 検定する平均 - 基準平均 帰無仮説: -1以下または1以上の差 対立仮説: -1 < 差 < 1 α水準: 0.05 仮定された標準偏差: 0.41
結果 サンプル 目標検 差 サイズ 出力 実際の検出力 0.5 13 0.9 0.915407 0.7 33 0.9 0.902461 0.9 289 0.9 0.900360 サンプルサイズは各グループに対するものです。
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