一般完全実施要因計画の検出力とサンプルサイズのデータの入力

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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. モデル内各因子に対する水準数に、2~15の値をスペースで区切って入力します。各値は、実験内の因子の水準数です。
  2. 次の検出力関数の変数2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、各実験実行を設定する回数を指定します。たとえば、各実験実行を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。
    • 主効果平均の最大差の値: 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の差を指定します。計算には最も水準数の多い因子が使用され、他の因子に対して控えめな計算値が生成されます。通常、実質的に影響のある最小の差を入力します。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: 1つ以上の値を入力して、検定で単一の因子の水準平均間の最大差を正しく検出する確率を指定します。一般的な値は0.8と0.9です。たとえば、検定で、ある因子の最小平均と最大平均の間の強度の実質的な差を検出する確率が90%である場合に、分析者が「0.9」と入力します。
  3. 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。
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