検出力とは、特定の大きさをもつ差が実際に存在する場合に、検定が有意となる確率です。「実験によって、実質的な差を検出できるかどうか」が検出力によって示されます。なお、［パラメータに対する検出力］オプションは、検出力の事後計算も行えます。
メモ: 差を検出するのに必要な標本サイズを、実験や調査を行う前に算出する作業は、「検出力の事前計算」と呼ばれています。実験計画は「実験計画(DOE)」プラットフォームで行えますが、検出力の事前計算には［実験計画(DOE)］>［標本サイズ/検出力］および［実験計画(DOE)］>［計画の評価］が役に立ちます。「モデルのあてはめ」を利用した検出力の事前計算の例については、検出力の事前計算を参照してください。
ある検定の検出力は、次の要因に左右されます。
• 標本サイズ
• 誤差の分散（通常、これは未知です）
• 検定の有意水準
• 検出したい効果の大きさ
実験や調査を終え、データを分析したところ、関心のある効果が有意ではなかったとします。この場合、現在のデータで有意となる差の大きさや、現在のデータでの検出力を確認したいときがあるかもしれません。または、現在のデータにおける差を高い確率で検出するのに必要な標本サイズに興味があるかもしれません。
［パラメータに対する検出力］オプションを選択すると、「パラメータ推定値」レポートに検出力の事後計算に関する3つの列が追加されます。「LSV(最小有意値)0.05」、「LSN(最小有意数)0.05」、「調整済み検出力0.05」です。
「調整済み検出力0.05」は、誤差の母分散の大きさが、現在の標本データから計算される誤差分散と同じであると想定して計算されています。
注意: 「LSV(最小有意値)0.05」、「LSN(最小有意数)0.05」、「調整済み検出力0.05」の結果の解釈には注意が必要です。これらの結果だけをもとに、将来の実験や調査の標本サイズを決めてはいけません。これらの結果には、将来の実験や調査における不確実性が反映されていなからです。
• 「LSV(最小有意値)0.05」列の値は、最小有意値（LSV; Least Significant Value）です。最小有意値は、現在のデータにおいて有意水準5%で検定が有意となるような、推定値の最小絶対値です。標本サイズ、誤差の平均平方、説明変数の構成が、現在のデータとまったく変わらない場合に、有意水準5%の最小有意値よりも推定値の絶対値が大きいとき、p値が5%より小さくなり、検定は有意となります。（最小有意値（LSV）を参照）。
• 「LSN(最小有意数)0.05」列の値は、最小有意数（LSN; Least Significant Number）です。最小有意数は、現在のデータにおいて有意水準5%で検定が有意となる標本サイズです。効果の大きさ、誤差の平均平方、説明変数の構成が、現在のデータとまったく変わらない場合に、有意水準5%の最小有意数よりも標本サイズが大きいとき、p値が5%より小さくなり、検定は有意となります（最小有意数（LSN）を参照）。
• 「調整済み検出力0.05」列の値は、調整済み検出力です。調整済み検出力は、検定が有意となる確率の推定値です。検出力の計算に必要なパラメータ値に、現在のデータから得られた推定値を代入して、検出力を計算します。このとき、非心度パラメータの値として、バイアスを調整したものを用います（Wright and O’Brien, 1988）（調整済み検出力と信頼区間を参照）。
最小有意値、最小有意数、および調整済み検出力は、検定の感度を評価するうえで役立ちます。また、これらは、統計的検定を教育する上でも役立つでしょう。しかし、これらの解釈には注意が必要です（Hoenig and Heisey, 2001）。
最小有意値、最小有意数、および調整済み検出力についての詳細は、検出力分析を参照してください。例については、検出力の事後計算の例を参照してください。