次の数値を指定します。
Alpha
第1種の誤りの確率（帰無仮説が正しい場合に、その帰無仮説を誤って棄却する確率）です。この値は、一般には、「有意水準」や「α水準」などと呼ばれています。デフォルトの有意水準は0.05です。
ヒント: 片側検定における検出力の近似値を求めるには、α = α *2を使用します。例えば、α = 0.05の片側検定の場合は、両側検定でα = 0.10とします。そうすると、算出される検出力は、α = 0.05の片側検定の検出力の近似値になっています。
標準偏差
検出力の計算で仮定される、誤差の母標準偏差です。この誤差の母標準偏差に指定する値としては、前回あてはめたモデルから計算された誤差平均平方の平方根（RMSE; Root Mean Square Error）を用いることが考えられます。
ヒント: なお、標準偏差を単位とした差を検出するために必要な標本サイズを求めるには、この「標準偏差」を1に設定してください。
追加パラメータ数
仮説検定のパラメータμ以外パラメータの個数。このオプションは、複数の因子がある計画に対して使用できます。単純な計画の場合は0のままにしておいてください。
複数の因子があり、効果が直交している計画に対する検出力を求めたい場合は、追加されるモデルパラメータの個数をここで指定します。たとえば、2水準3因子の計画に2因子間交互作用が3つとも存在する場合、このモデルには全部で7つのパラメータがありますので、切片に対する検定の検出力を求めたい場合、「追加パラメータ数」は6になります（主効果が3つ、交互作用のパラメータが3つ）。
以下の値のうち2つを指定して3つ目の値を求めるか、値を1つだけ指定して残り2つの値の関係をプロットします。
検出する差
対立仮説での値と仮説平均（帰無仮説での値）との差。統計的検定によって検出したい差。
標本サイズ
実験での標本サイズ（実験回数、実験ユニット数、試料の個数、観測値の個数）を指します。
検出力
帰無仮説が正しくないときに、帰無仮説を正しく棄却できる確率です。その他の設定が同じである場合、標本サイズが大きくなると、検出力は増加します。
続行
パラメータを2つ指定した場合は、残りの値が計算されます。1つだけ指定した場合は、残り2つの値を比較するプロットが作成されます。
戻る
前の「標本サイズと検出力」起動ウィンドウに戻ります。
アニメーションスクリプト
「検出力」と「検出する差」の関係を示す対話的なプロットが作成されます。詳細については、アニメーションスクリプトの例を参照してください。