［1標本割合］の例

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。

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