統計的検出力分析

検出力分析は仮説の検定に直接関係しています。 仮説のテストを実施している間、研究者は2つのタイプのエラーをコミットすることができます：タイプIエラーとタイプIIエラー。 統計的検出力は主にタイプIIの誤差を扱います。

研究者は、サンプルのサイズが大きいほど、研究者が0.05レベルの有意性を達成しやすくなることに注意する必要があります。 ただし、サンプルが小さすぎる場合、調査者は不十分な電力のためにタイプIIエラーを犯す可能性があります。

電力分析は通常、データ収集の前に行われます。 パワー分析の基礎となる主な目的は、研究者が所望の有意水準で所与の試験の効果を検出するのに適した最小のサンプルサイズを決定するのを助 パワー分析を適用する理由は、理想的には、より大きなサンプルは小さなサンプルよりも高価であることが多いため、研究者がより小さなサンプルを望 小さいサンプルでも有意性検定が最適化されます。

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電力に影響を与える要因

電力分析で電力に影響を与える要因はいくつかあります。

目的の電力レベルは、分析の電力に大きく影響します。 望ましい電力レベルは通常0.80ですが、電力分析を行う研究者は、0などのより高いレベルを指定することができます。90、つまり、研究者がタイプIIエラーをコミットしない90％の確率があることを意味します。

検出力分析における厳格な要因の1つは、望ましい有意水準である。 研究者が有意水準として0.001を指定したとします。 この場合、電力分析の電力は減少します。 したがって、0.001のアルファレベルは、研究者が主にタイプIエラーを回避することに関心を持っている状況にのみ適用されます。

分析のパワーに影響を与えるもう1つの要因は、関連性の強さまたは2つの変数間の関係の強さです。 この関連性の強さが大きいほど、電力分析における電力が高くなります。 これは、関連性の強さが大きいほど、電力分析における電力の価値が高くなることを意味します。

感度と呼ばれる因子は、電力解析における電力に影響を与えます。 感度という用語は、真陽性と偽陰性の合計のうち、真陽性の数を指します。 言い換えると、このパワー解析の効果は、真に補正されたデータを認識します。 これは、機密性の高いデータは、研究者がこのデータからタイプIIエラーをコミットする可能性が低いことを意味し、パワー分析でパワーの高い値を持つデータを

従属変数の変動も検出力に影響します。 従属変数の変動が大きければ大きいほど、研究者によるタイプIIエラーのコミットの可能性が高くなります。 これは、電力分析では電力の値が低くなることを意味します。

電力分析の仮定

電力分析には二つの仮定があります。 分析の最初の仮定には、無作為抽出が含まれます。 これは、パワー分析が行われているサンプルが無作為抽出のプロセスによって引き出されることを意味します。

制限

パワーの分析にも一定の制限があります。 研究者は、特定のソフトウェアパッケージによって電力に影響を与える要因が考慮されていないことを知っている必要があります。 特定のソフトウェアによる検出力解析では、特定の手順で理想的なサンプルサイズよりも低いサンプルサイズが推奨される場合があります。 言い換えれば、パワー分析は、サンプルのサイズのための特定のガイドラインを生成しますが、特定の研究プロジェクトを行っている間に研究者が遭遇

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統計的検出力分析に関連する追加リソースページ:

• サンプルサイズ/検出力分析
• サンプルサイズの計算と正当化
• サンプリング
• リサンプリング
• モンテカルロ法
• サンプルサイズ式
• 標準誤差

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