対応のあるtの検出力とサンプルサイズの例

あるフィットネスクラブのマネージャが、ある減量プログラムに効果があるかを調べたいとします。マネージャは少なくとも3パウンドの差を検出したいと考えています。以前の分析から、対応のある差の標準偏差は3であると判断しました。マネージャは、対応のあるt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、異なるサンプルサイズを使用した場合の検定の検出力を調べます。

  1. 統計 > 検出力とサンプルサイズ > 対応のあるtを選択します。
  2. サンプルサイズに「10 20 50」と入力します。
  3. に「3」と入力します。
  4. 対応のある差の標準偏差に「5」と入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

減量プログラムでの3パウンドの差を検出するために、サンプルサイズが10の場合に得られる検出力値は約0.4で、サンプルサイズが20の場合に得られる検出力は約0.72で、サンプルサイズが50の場合に得られる検出力は約0.99です。サンプルサイズが20以下の場合は、検定で3の差を検出するための十分な検出力が得られず、サンプルサイズ50の場合は検定の検出力が高すぎます。

検出力とサンプルサイズ

対応のあるt検定 帰無仮説 対応のある差の平均=0 (対立仮説 対応のある差の平均≠0) 対応のある差の平均=差に対する検出力の計算 α= 0.05 対応のある差の仮定された標準偏差= 5
結果 サンプル 差 サイズ 検出力 3 10 0.395918 3 20 0.721005 3 50 0.986031

対応のあるt検定の検出力曲線

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