検出力とサンプルサイズの分析を使用して収集するデータ量を判断する

Minitabを使用して、母平均、比率、率などのパラメータを評価する検定を含む、多くの基本的な仮説検定に必要なサンプルサイズを決定できます。統計 > 検出力とサンプルサイズを選択し、実行する分析を選択します。

検定のために収集する必要のあるデータ量、または検定の検出力を計算するには、次のことを知っている必要があります。

標準偏差: 2つの母平均間の差の母平均の検定の検出力関数では、母標準偏差がわかっていることを前提としています。通常、母標準偏差の値はわからないため、経験に基づく推定値またはサンプルの標準偏差を使用します。たとえば、シリアルの箱の平均内容重量が目標値（20オンス）と誤差0.5オンス以内であるかどうかを調べるとします。経験的に、この機械の内容重量の標準偏差は0.9オンスであるため、この値を母標準偏差として使用します。
関連する差のサイズ: この値は、状況に重大な結果をもたらす真の母数と仮説値との最小の差です。これは通常、仮説検定で検出する差です。たとえば、品質専門家がある機械で製造しただぼの平均幅と目標幅の関連する差が0.05cmであることを判断できる場合があります。差が0.05cm未満の場合、だぼの使用に意味のある効果をもたらしません。この差は、母集団効果、または単純に効果とも呼ばれます。

必要なサンプルサイズを判断するには、標準偏差、差のサイズ、検定の目標検出力がわかっている必要があります。リソースが限られていて、分析に一定数のユニットしか使用できない場合、検定で検出できる差のサイズを計算するか、検定で検出する実質的な差に関連した検出力を判断することができます。

通常、使用できる時間およびリソースに関連して、検出力とサンプルサイズの要件に重みを付けます。最適な検出力またはサンプルサイズは、検出力の向上が追加のサンプルユニットを取得する費用で相殺されるかどうかによって判断されます。