「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）。

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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

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。

ABテストに必要なサンプル数の計算式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。

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