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1つのパラメータに対する検出力
この節では、1つのパラメータに対する検定の検出力について説明します。次のような表記を使用します。
X
計画行列（デザイン行列）。名義尺度の効果のコード変換については、『基本的な回帰モデル』の「標準最小2乗法」章を参照してください。また、「カスタム計画」章の「モデル行列」（103ページ）も参照してください。
メモ: 計画行列を表示するには、［モデルのあてはめ］を実行します。その後、レポートの赤い三角ボタンのメニューから［列の保存］>［コーディングのテーブルを保存］を選択します。
βι
調べたい項に対応するパラメータ。
最小2乗法で求めたβiの推定値。
「係数の予想値」の値。検出したい差はです。
の分散は、のi番目の対角要素で与えられます。ここで、σ2は誤差分散です。のi番目の対角要素をとします。
誤差分散のσ2は、平均2乗誤差（MSE; Mean Squared Error）によって推定され、その自由度はです。ここで、nは標本サイズ、pは切片を除くモデル項の数です。
の検定に対する検定統計量であるt値は、次のようになります。
これは次のようなF値による検定と等価です。
帰無仮説の下では、検定統計量F0は、分子自由度が1で、分母自由度がのF分布に従います。
もしの真値がである場合、F0は次のような非心パラメータを持つ非心F分布に従います。
検定の検出力を求めるには、まず、次に示す有意水準の等式を満たす棄却値Fcを求めます。
そして、次式で検出力を計算します。