2つの平均の差の検定のサンプルサイズ決定・検出力曲線をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!

おなじみ統計勉強シリーズ。今回は2つの差の検定のサンプルサイズと検出力曲線のグラフを一気に作ってみた。

参考にしたのは「サンプルサイズの決め方」(永田靖さん)で、カシオのサイトが非心t分布を容易に計算できるので、近似ではなくてそのまま計算している。

①サンプルサイズ

サンプルサイズの決定（2つの平均の差の検定のとき）

2つの平均の差の検定時に、効果量（Δ=(μ1-μ2)/σ　平均の差が標準偏差の何倍か？）と有意水準を与えたとき、必要なサンプルサイズを計算します。　帰無仮説：μ1＝μ2で、対立仮説としてはμ1≠μ2、μ1＞μ2、μ1＜μ2の3種類が選べます。

検出力 % 有意水準 % 効果量 対立仮説の種類 μ1とμ2が異なる μ1がμ2より大きい μ1がμ2より小さい nが 11 のとき、検出力は 95.9971648 % nが 10 のとき、検出力は 94.286363 % サンプルサイズは 11

②検出力曲線

検出力曲線(2つの平均の差の場合)

検出力曲線（2つの平均の差μ1-μ2場合の1-β）を計算します。帰無仮説はμ1とμ2が等しく、対立仮説はμ1がμ2と違う場合、μ1がμ2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n1,n2と有意水準α、効果量Δ(=(μ1-μ2)/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。

参考文献：

統計勉強シリーズ：

サンプルサイズの決定（1つの母平均の検定）をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpの自作式として作った。

「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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「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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