「一標本Poisson平均の検出力エクスプローラ」では、ユニットあたりの不適合数に関する検定の標本サイズや検出力が計算できます。[実験計画(DOE)]>[標本サイズエクスプローラ]>[検出力]>[一標本Poisson平均の検出力]を選択します。標本サイズ、検出力、検出したい比の間にあるトレードオフの関係を調べます。ここでの仮説検定は、次のような帰無仮説に対するものです。
両側検定における対立仮説は、次のとおりです。
片側検定における対立仮説は次のとおりです。
もしくは
この式で、lはユニットあたり度数です。
ラジオボタン・テキストボックス・メニューによって、実験や調査の仮定(仮説検定に用いる前提)を設定します。それらの設定を変更すると、プロファイルが更新されます。プロファイル上で十字をドラッグすることでも、設定を変更できます。
検定の種類
仮説検定が片側なのか両側なのかを指定します。
設定
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。デフォルトの有意水準は0.05です。
プロファイルは、標本サイズが検出力の計算にどのような影響を与えるかを示します。
解を求めたい対象:
ここでは何を求めたいかを指定します。標本サイズ、検出したい比、帰無仮説のユニットあたり度数のいずれかを選択してください。
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。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ほど、検出力は増加します。
標本サイズ
実験に必要な標本サイズ(実験回数・実験ユニット数・試料の個数・観測数など)。
検出したい比
検出したいユニットあたり度数を比で指定します。比は、「対立仮説での真値」「帰無仮説での仮説値」で指定してください
帰無仮説のユニットあたり度数
帰無仮説のユニットあたり度数を指定します。
「エクスプローラ」の赤い三角ボタンのメニューとレポートのボタンを使って、以下のオプションが使用できます。
シミュレーションデータ
データテーブルが開き、エクスプローラでの設定に基づいてシミュレートしたデータが表示されます。応答列の計算式は、乱数を生成するための計算式となっており、指定された設定に対応したものになっています。
収集用データテーブルの作成
データの収集に使える新しいデータテーブルが作成されます。データテーブルには、データを分析するためのスクリプトも含まれています。
設定の保存
現在の設定が「設定の保存」の表に保存されます。複数の異なる計画を保存して、比較することができます。「標本サイズエクスプローラの「設定の保存」」を参照してください。
ヘルプ
JMPヘルプを開きます。
ユニットあたり度数の検出力は、Poissonのlに対する正確検定に基づいて求められます。各対立仮説に対して、次の式で検出力は計算されます。
上片側対立仮説の場合(l > l0):
下片側対立仮説の場合(l < l0):
両側対立仮説の場合(l ≠ l0):
ここで
aは、有意水準。
nは、標本サイズ。
l0は、帰無仮説におけるユニットあたり度数の不適合率です。
r=l/l0
Pois(., l)は、パラメータlを持つPoisson分布の分布関数です。