株式会社 構造計画研究所 スタッフ による 検出力分析
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帰無仮説
真 偽
判定
を棄却しない
正しい判断α
第 種の過誤β
を棄却する
第 種の過誤α
正しい判断β
検出力とは
ある検定において、（例えば、 検定において ）平均間にある一定の差が本当に存在する場合に、それを正しく検出できる能力が検出力です。
検定の結果では、以下の 通りのいずれかを取りますが、検出力はそのうち右下の象限を検出する確率として定義されます。
検出力分析とは
検出力分析を使うと、ある検定を行った後に、その検定がある差を検出するのにどの程度の検出力を持っていたかを調べることができます。
もしくは、事前に検出力から逆算して検定に必要なサンプルサイズを求めることができます。
検出力
分析
検出力
サンプル
サイズ差
ストーリー
ある乳製品の工場では、アイスクリームを生産しています。
国の規定を満たすため、アイスクリームの充填量を厳密に管理する必要があります。 オンスの容器の場合、アイスクリームの充填量がオンスずれてはいけません。この充填機械の標準偏差は、経験的にオンスであることが知られています。
検出力 に対し、信頼水準 （α ）で、平均充填量が目標（ オンス）から オンスずれていたらその差を検出する検定を実施するには、どれくらいのサンプルを収集する必要があるでしょうか。
操作
メニューから、統計検出力とサンプルサイズ
サンプル を選択
操作
サンプルサイズは空欄（これから求めるため空欄）
差に検定で検出したい差（言い換えると、許容できる差）
を入力
検出力に差を検出させたい確率 を入力
標準偏差に、工程の標準偏差を入力
をクリック
結果の解釈
検出力曲線
横軸に検出したい差の大きさと、縦軸に計算された検出力を表したグラフです。
黒い点は、今回検出したい差（ オンス）に対する検出力を表します。
結果の解釈
検出力曲線
今回の場合、 オンスの差を検出力 で検出するために必要なサンプルは つです。
まとめ
アイスクリームの充填工程において、目標（ オンス）から オンスの差を検出力 で検出するために必要なサンプルは つであることが分かりました。
追加の考察
公式トレーニングプライベートトレーニング
もっと詳しい話は トレーニングで
検出力分析は、今回のように事前に使用するケースから、検定の事後に検出力を確認し、報告するために使用されるケースもあります。この分析では、工程の標準偏差が重要なパラメータとなります。
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