対応のあるtの検出力とサンプルサイズの例

フィットネス施設の管理者は、減量プログラムが効果的かを知ろうとしています。少なくとも3ポンドの差を検出できるようにしたいと思っています。先に行った分析で、対応のある差の標準偏差が5だということを割り出しました。対応のあるt検定のデータを収集する前に、異なるサンプルサイズでの検定の検出力を判断するため、検出力とサンプルサイズの計算を使用します。

  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

減量プログラムの3ポンドの差を検出するために、管理者はサンプルサイズ10の検出力約0.4、サンプルサイズ20の検出力約0.72、サンプルサイズ50の検出力約0.99を得ることができます。サンプルサイズが20以下だと、3の差を検出するに十分な検出力は検定にありませんが、サンプルサイズが50になると、検定の検出力が強くなりすぎることがあります。

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

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