たとえば、ある自動車製造会社のマネージャが、2つの異なる供給業者のカム軸の直径の分散を比較したいと考えています。マネージャは、2サンプルの分散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、両方のサンプルサイズが50で検出力が0.9の場合に、検定で検出できる比を調べます。
- を選択します。
- ドロップダウンから、分散の比を入力するを選択します。
- サンプルサイズに「50」と入力します。
- 検出力に「0.9」と入力します。
- OKをクリックします。
結果を解釈する
サンプルサイズが50で検出力が0.9の場合、検定で約2.8または0.35の比を検出できます。比が1に近い場合は、2つの標準偏差または分散が同等であることを示しています。比が1より大きい場合は、最初のグループの分散または標準偏差が2番目のグループよりも高いことを示しています。比が1より小さい場合は、最初のグループの分散または標準偏差が2番目のグループよりも低いことを示しています。マネージャは、2.8または0.35よりも1に近い比を検出したいため、より大きなサンプルサイズを収集することにします。
2サンプルの分散の検定
帰無仮説 (分散1/分散2) = 1 (対立仮説 (分散1/分散2)≠1)
(分散1/分散2)=比に対する検出力の計算
α = 0.05
方法: Leveneの検定
結果
| サンプルサイズ | 検出力 | 比 |
|---|---|---|
| 50 | 0.9 | 2.83320 |
| 50 | 0.9 | 0.35296 |
