旧機能で1標本割合の仮説検定を行うための標本サイズを計算するには、以下の数値と精度の種類を指定します。
アルファ
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α水準は0.05です。
割合
対立仮説での母割合です。既知の母割合、もしくは想定される母割合を指定します。デフォルトの値は0.1です。
ヒント: 他の設定がすべて同じである場合、対立仮説での母割合が0.5のときに標本サイズが最大になります。
方法
割合の検定として用いる統計的検定の種類を選択します。近似Agresti‐Coull検定または正確二項検定のいずれかを選択できます。正確二項検定は、近似Agresti‐Coull検定よりも保守的な結果が出る傾向にあります。［近似Agresti-Coull検定の正確検出力計算］では、近似的な検定である調整済みWald検定に対する検出力を正確に求めます。
調整済みWald検定については、Agresti and Coull（1998）を参照してください。
正確二項検定の詳細については、Clopper and Pearson（1934）またはAgresti and Coull（1998, Section 1）を参照してください。
片側または両側
検定が片側または両側のどちらであるかを指定します。
以下の3つの値のうち2つを指定すると、3つ目の値が計算されます。以下の3つの値のうち1つだけを指定すると、残り2つの値の関係がグラフにプロットされます。
メモ: なお、プロットでは、正確な確率ではなく正規近似が使用されます。
割合の仮説値
帰無仮説における母割合の仮説値（p0）です。デフォルトの値は0.2です。
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、その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
3つの値のうち2つを指定すると、3つ目の値が計算されます。以下の3つの値のうち1つだけを指定すると、残り2つの値の関係がグラフにプロットされます。
戻る
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