1比率の検出力とサンプルサイズの例

あるマーケティングアナリストが、ランダムなサンプル世帯に送られたダイレクトメール広告に対する応答率が全国平均である6.5%(目標値)と異なっているかどうかを調べたいと考えています。そこで、1サンプルの比率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を使用します。アナリストは、サンプルサイズが500または1000で、比較比率4.5%および8.5%を検出する場合の検定の検出力を調べたいと考えています。

  1. 統計 > 検出力とサンプルサイズ > 1サンプルの比率を選択します。
  2. サンプルサイズに「500 1000」と入力します。
  3. 比較比率に「0.045 0.085」と入力します。
  4. 仮説の比率に「0.065」と入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

サンプルサイズが500の場合、0.045および0.085の比較比率を検出する検定の検出力は0.431および0.449です。サンプルサイズが1,000の場合、0.045および0.085の比較比率を検出する検定の検出力は0.764および0.704です。アナリストは、0.764の検出力は十分でないと判断し、1,000より大きいサンプルサイズを収集します。

検出力とサンプルサイズ

1比率に対する検定 帰無仮説p= 0.065 (対立仮説 p≠0.065) α = 0.05
結果 サンプル 比較p サイズ 検出力 0.045 500 0.431131 0.045 1000 0.764259 0.085 500 0.449114 0.085 1000 0.703796

1比率の検出力曲線

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください