2水準要因計画の検出力とサンプルサイズのデータを入力する

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検出力とサンプルサイズの計算で使用するデータを指定するには、次の手順を実行します。

  1. 因子数に、実験において制御する予定の変数の数を入力します。2から15の範囲の数値にする必要があります。
  2. 頂点の数に、因子が最低または最高水準に設定される実験の連数を入力します。この数値は、実験の1回の反復に適用されます。有効な数値は、因子の数によって決まります。有効な組み合わせの表については、利用可能な2水準要因計画を参照してください。
  3. 次の検出力関数の変数3つの値を指定します。計算する変数は空白のままにします。
    • 反復: 1つ以上の正の整数を入力し、各頂点を設定する回数を指定します。たとえば、各頂点を2回設定した場合の効果を計算するには、「2」と入力します。異なる反復数の効果を評価するには、複数の値を入力します。反復数が多くなると、実験が効果を検出する力が高くなり、より正確な予測が可能になります。

    • 効果: 1つ以上の値を入力して、因子の低水準と高水準の間で検出する平均応答の差を指定します。通常、用途に対して実質的に影響のある最小の効果を入力します。たとえば、平均間の差として5を検出することが重要で、5未満の差は重要度が低い場合、「5」と入力します。

    • 検出力: 実験に与える検出力を指定する値を1つ上入力します。一般的な値は0.8と0.9です。 たとえば、低因子設定と高因子設定の間の実質的な差を検定で検出する確率を90%にする場合は、0.9と入力します。

    • ブロックあたりの中心点のラン数: 負でない整数を1つ以上入力して、因子が中間値に設定されているブロックあたりの実験の連数を指定します。ブロック数を変更するには、計画をクリックします。

      通常、計画における中心点の一般的な数は、検出力を除くその他の考慮事項によって決まります。たとえば、中心点を使用して、因子と応答の間に曲線関係があるかどうかを調べることができます。ごく一般的なアドバイスとして、少なくとも3つの中心点を計画で使用するようお勧めします。たとえば、ブロックが2つの実験において、ブロックあたりの中心点が2つの場合は、中心点が合計で4つの計画が生成されます。

  4. 標準偏差に、反復実験実行での応答の測定値の標準偏差を入力します。通常、この値は、関連調査、試験的研究、専門知識から推定します。すでにMinitabで分散分析表が生成される分析を実行済みである場合、誤差の調整済み平均平方の平方根を使用できます。また、1を入力することもできます。1を入力すると、効果サイズは応答変数の単位ではなく標準偏差の乗数となります。たとえば、効果サイズに2を指定し、標準偏差に1を指定すると、標準偏差の2倍のサイズの効果の計算が行われます。

ブロックあたりの中心点の数を指定するため、実験計画の合計サイズもブロック数に依存することになります。ブロックを複数指定するには、計画をクリックします。

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