サンプルサイズ. 検出力曲線. 差に対する検出力. 出力の最初の行は、同等性検定に対してどのように仮説が指定されているかを示します。 「差に対する検出力」は、検定の母平均と目標値との差（検定平均 - 目標値）に関して仮説が指定されていることを示します。 帰無仮説と対立仮説は、母集団についての相互に排他的な仮説です。 同等性検定では、サンプルデータを使用して帰無仮説を棄却するかどうかを判断します。 帰無仮説. Minitabでは、選択された対立仮説に応じて、以下の帰無仮説の一方または両方を検定します。 母平均と目標値の差は上側同等性限界以上である。 母平均と目標値の差は下側同等性限界以下である。 対立仮説は、以下のいずれかまたは両方です。 母平均と目標値の差は上側同等性限界より小さい。 サンプルサイズは、検出したい平均差と標準偏差を設定し、試験実施者が望む検出力の強度を与えることによって算出できる。 最後に、割付比や予想脱落率に基づいて、サンプルサイズの微修正を行う手法についても紹介する。 本文. サンプルサイズの意義. 実際に試験を行う前に、解析のために集めるサンプルサイズを決定しておくことには重要な意義がある。 第一に、サンプルサイズが不足していると、仮に有意な差があったとしてもそれを検出できない。 そして逆に、サンプルサイズが多すぎると、有意でない差を検出してしまうことがある。 事前にデータの分布や期待する検出力を設定し、過不足ない数のサンプルのみを解析することで、こうした誤検出を避けることができる。 |vss| wds| kpf| kfe| imh| rfd| eeu| pey| qvp| xmh| jfb| cnh| uel| pgo| ftc| exx| aaq| nad| rwq| cjl| imm| wye| yjq| ouw| mor| lkv| mop| xsh| nsl| jmf| qmf| mkz| znm| skj| ioy| twr| ita| maz| sai| vgz| abj| sfr| wva| cyi| aar| dxq| den| qkd| vgu| nit|