過去のデータにおいて不適合品率が0.2である生産ラインがあったとします。標本サイズが100、α水準が0.05であるとして、過去の不適合品率との差が0.1以上である不適合品率を検出する検出力を計算しましょう。
1. [実験計画(DOE)]>[計画の診断]>[標本サイズ/検出力]を選択します。
2. [1標本割合]をクリックします。
3. 「Alpha」はデフォルトの「0.05」のままにしておきます。
4. 「割合」は「0.1」のままにしておきます。
5. 「方法」は[近似Agresti-Coull検定の正確検出力計算]のままにしておきます。
6. 検定タイプは[両側]のままにしておきます。
7. 「割合の仮説値」は「0.2」のままにしておきます。
8. 「標本サイズ」に「100」と入力します。
9. [続行]をクリックします。
図17.12 [1標本割合]
標本サイズが100のとき、検出力は約70%です。有意水準を「0.05」に設定しているのにも関わらず、実際の有意水準は0.0467になる点に注意してください。標本サイズが100の場合、不適合品率が0.2なら、その帰無仮説(「不適合品率が0.2である」という帰無仮説)を棄却する第1種の誤りの確率は約5%です。また、不適合品率が0.1なら、帰無仮説(「不適合品率が0.2である」という帰無仮説)を棄却できない第2種の誤りの確率は約30%(1から検出力を引いた値)です。