ある包装エンジニアは、スナック袋を密封する新しい方法をテストしたいと考えています。袋を開けるために必要な力は目標値4.2N(ニュートン)の10%以内に収まる必要があります。 エンジニアは、1サンプル同等性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、検定で検出力80%(0.8)を得るために必要なサンプルサイズを調べます。以前のサンプルから、エンジニアは母集団の標準偏差が0.332であると推定します。
差が0(平均の力が目標値に達している)の場合、0.8の検出力を達成するために必要なサンプルサイズは7です。サンプルサイズに9を使用すると、0の差に対する検定の検出力は0.9を超えます。
差が上側同等性限界(0.42)に近くなると、同じ検出力を達成するために、より大きなサンプルサイズが必要になります。たとえば、差が0.3の場合、検出力0.8を達成するには49のサンプルサイズが必要です。
あらゆるサンプルサイズで、差が下側同等性限界または上側同等性限界に近づくにつれて、検定の検出力は低下し、α(アルファ。同等でない場合に同等であるとするリスク)に近づきます。