統計 / 研究デザイン
統計的検出力計算機（t検定のサンプルサイズ）
2群の比較を計画しましょう。両側検定または片側検定で、指定した大きさの効果を希望する検出力で検出するために必要なグループごとのサンプルサイズ、またはグループサイズが決まったデザインの検出力を求められます。
統計的検出力計算機（t検定のサンプルサイズ）: 検出力とは、真の差が標準偏差d個分あるとき、2つの等しいグループを比較するt検定でp < αとなる確率です。このツールは、非心t分布の形状を使い、検出力が目標に達するまでグループサイズを増やして計算します。結果はstatsmodelsと一致します。d = 0.5、検出力80%、α = 0.05の場合はグループごとに64、d = 0.3の場合は176、d = 0.2の場合は394が必要です。 サーバーへのファイルアップロードは一切なく、100%ブラウザ内でローカル実行します。
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完全にブラウザ内で実行します
独立t検定で2つのグループの平均値を比較するためのツールです。検出力は、真の効果量が入力した値である場合に有意な結果を見つける確率で、通常の目標は80%です。効果が小さいほど、はるかに多くの人数が必要です。α = 0.05で検出力80%の場合、d = 0.5では各グループ64人、d = 0.2では394人が必要です。この計算は非心t分布に厳密に従っており、通常のケースでは専用の検出力ソフトウェアと人数単位で一致します。
検出力不足の研究
各群30人の場合、中程度の効果d = 0.5はα = 0.05で約48%の確率でしか検出されません。つまり、実際に存在する効果を見逃すほうが多くなります。
パイロット研究の平均値とSDからdを推定するには、効果量計算機を使ってください。
実験ではなく調査を行う場合
群間の比較ではなく、誤差範囲内で割合を推定することが目的なら、代わりにサンプルサイズ計算機を使ってください。
途中脱落も見込んでください。10%が脱落すると予想される場合は、人数を0.9で割ります。
使い方
- 検出したい効果量をCohenのdと有意水準で入力します。
- 必要なサンプルサイズを選んで検出力を入力するか、デザインの検出力を選んでグループサイズを入力します。
- グループごとおよび合計のサンプルサイズ、または検出力と効果を見逃す確率を確認します。
プライバシーと制限事項
すべての計算はブラウザ内で行われます。
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よくある質問
どの効果量を計画すべきですか？
実務上意味のある最小の差、または先行研究に基づく推定値を使います。大きな効果を想定して小さな効果しか得られないと、研究の検出力が不足します。
なぜ検出力は80%なのですか？
一般的な慣例だからです。計画した大きさの実際の効果を見逃す確率が5回に1回あることを意味します。現在では90%を使う分野も多くあります。
他の検定にも対応していますか？
2つの独立した平均の比較に対応しています。対応のあるデザイン、割合、ANOVAには、それぞれ別の計算式が必要です。
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