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2017年3月27日 (月)

「検出力曲線(1つの平均の場合)」を描画する自作式をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!

統計勉強シリーズ第五弾。
今回は検出力を計算してみよう。ついでにグラフにする。まずは1つの平均の場合。
こういうのはG*POWERというソフトで計算することが多いそうですが、今回は「サンプルサイズの決め方」に載っている方法を導入(ただし、カシオのサイトが非心t分布を精度よく計算できるので近似なしで)。
リンクはこちら。
検出力曲線(1つの平均の場合)
説明は、

検出力曲線(1つの平均の場合の1-β)を計算します。帰無仮説はμとμ0が等しく、対立仮説はμがμ0と違う場合、μがμ0より大きい場合、小さい場合の3種類が選べます。サンプルサイズと有意水準α、効果量Δ(=(μ-μ0)/σ)、つまり平均の差が標準偏差の何倍か?)の最大・最小値・分割数を入力すると検出力曲線がグラフにできます。

サンプルサイズ
有意水準
対立仮説の種類
μはμ0と異なる μがμ0より大きい μがμ0より小さい
効果量最小値
効果量最大値
分割数
のような感じで、実行した後のグラフはこんな感じで。
μ>μ0のとき
Ken1
μ≠μ0のとき
Ken2
参考文献:
統計勉強シリーズ:

「2群の平均の差のt検定」をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpに自作式として作ってみた。

「母比率の信頼区間の推定」計算式をカシオの高精度計算サイトにUP!出口調査で何人投票してたら当選確実になるか?のような。

「1つの平均のt検定」を計算する自作式をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!

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