ある交通安全コンサルタントが2つの異なる道路を通る車の1時間あたりの台数を比較したいと考えています。コンサルタントは、2サンプルポアソン率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を使用します。検定の検出力0.9で比較率32または38（ベースライン率の35からの3の差）を検出するために必要なサンプルサイズの大きさを調べます。
- を選択します。
- 比較率 (R1)に「32 38」と入力します。
- 検出力に「0.9」と入力します。
- ベースライン率 (R2)に「35」と入力します。
- OKをクリックします。
結果を解釈する
検出力値0.9で32の比較率を検出する場合、サンプルサイズを79にする必要があります。検出力値0.9で38の比較率を検出する場合、サンプルサイズを86にする必要があります。コンサルタントは、両方の比較率に対して0.9以上の検出力値を達成するため、86のサンプルサイズを収集することにします。目標検出力値の0.9となるサンプルサイズは整数ではないため、Minitabでは整数値のサンプルサイズの検出力（実際の検出力）も表示されます。
2サンプルポアソンの検定
帰無仮説 比較率=ベースライン率 (対立仮説 比較率≠ベースライン率)
ベースライン率= 35 に対する検出力の計算
α = 0.05
サンプル1、サンプル2の観測の“長さ” = 1, 1
結果
| 比較率 | サンプルサイズ | 目標検出力 | 実際の検出力 |
|---|---|---|---|
| 32 | 79 | 0.9 | 0.902793 |
| 38 | 86 | 0.9 | 0.902550 |
