1分散の検出力とサンプルサイズの主要な結果の解釈

Minitabでは、入力した2つの検出力関数変数の値が用いられ、比、サンプルサイズ、検定の検出力が計算されます。

検出力曲線を使用して、検定に適したサンプルサイズと検出力を評価します。

この検出力曲線は、有意水準を一定に保って、各サンプルサイズに対する検出力と比のすべての組み合わせを表します。検出力曲線上の記号は、入力した値に基づいて計算された値を表します。たとえば、サンプルサイズと検出力の値を入力すると、それに対応する比が計算され、計算された値がグラフ上に表示されます。

曲線上の値を調べることにより、特定の検出力値とサンプルサイズにおいて検出できる比を決定できます。通常、検出力の値として0.9は適切であるとされます。ただし、分析者によっては、検出力の値として0.8が適切であると考えることもあります。仮説検定の検出力が低い場合、実際には有意である比を検出できない可能性があります。サンプルサイズを大きくすると、検定の検出力も高くなります。適切な検出力を達成するには、サンプル内の観測値数が十分である必要があります。しかし、サンプルサイズを大きくしすぎて、不必要なサンプリングに時間と費用を浪費したり、統計的に有意な重要でない差を検出することは望ましくありません。検出する比のサイズを小さくすると、検出力も低くなります。

このグラフでは、サンプルサイズ50の検出力曲線は、約0.54の差に対して検定の検出力が0.8であることを示しています。サンプルサイズ100の検出力曲線は、約0.87の差に対して検定の検出力が0.8であることを示しています。0.87の検出力が状況に対して十分である場合は、100のサンプルサイズを収集します。0.8より小さい比を検出する必要がある場合は、より大きなサンプルサイズを収集する必要があります。