「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。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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
μ≠μ0のとき
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。
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