一標本平均の同等性の検出力
「一標本平均の同等性の検出力エクスプローラ」では、1つの平均に対する同等性仮説検定での標本サイズや検出力を計算できます。「一標本平均の同等性の検出力エクスプローラ」を起動するには、［実験計画(DOE)］ >［標本サイズエクスプローラ］>［検出力］>［一標本平均の同等性の検出力］を選択します。 ばらつき・標本サイズ・検出力・有意水準・同等性のマージンにおけるトレードオフの関係を調べることができます。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。
もしくは 
対立仮説:
上の式で、mは母平均、m0は基準値、(dm, dM)は同等性のマージンです。有意水準と検出力が一定ならば、より狭いマージンでの同等性を主張したい場合には、より大きい標本サイズが必要になります。検出力分析は、母集団での観測値が平均m、標準偏差sの正規分布に従うことを前提として算出されます。
「一標本同等性の検出力エクスプローラ」の設定
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
検定を指定するためのオプション。
同等性
一標本平均に対する同等性検定の標本サイズや検出力を計算します。
優越性
一標本平均に対する優越性検定の標本サイズや検出力を計算します。
非劣性
一標本平均に対する非劣性検定の標本サイズや検出力を計算します。
上側マージン
同等性とみなす範囲における上限値を指定します。この上限値を上回る平均は、平均の基準値と実質的に異なるとみなします。
下側マージン
同等性とみなす範囲における下限値を指定します。この下限値を下回る平均は、平均の基準値と実質的に異なるとみなします。
上下対称なマージンを使用
上下対称なマージンを使用する場合に選択します。
メモ: 通常、同等性の範囲は対称です。
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。
母標準偏差
検定において、母標準偏差を既知とした検定を用いるか、母標準偏差を未知とした検定を用いるかを指定します。
Yes
このオプションを選択すると、母標準偏差を既知とした検定の標本サイズや検出力が計算されます。この場合、計算にはz分布が使用されます。
No
このオプションを選択すると、母標準偏差を未知とした検定の標本サイズや検出力が計算されます。この場合、計算にはt分布が使用されます。
「一標本同等性の検出力エクスプローラ」のプロファイル
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、検出したい差、母標準偏差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）。
検出したい差
真の平均と仮説平均（平均の基準値）の差がどれぐらいであれば2つの平均を実質的に同等・優越・非劣性とみなすかを指定します。
標準偏差（s）
母標準偏差。
「一標本同等性の検出力エクスプローラ」のオプション
「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。
「一標本同等性の検出力エクスプローラ」の統計的詳細
1標本平均に対する同等性検定の検出力計算については、Chow et al.（2008）を参照してください。
sが既知の場合、検出力（1-b）は次のように求められます。
ここで
aは、有意水準。
nは、標本サイズ。
sは、母標準偏差。
dは、対立仮説での差（検出したい差）。
(dm, dM)は、同等性のマージン（実質的に同等とみなす区間）。
t1-α,n は、自由度nのt分布の(1 - a)分位点、
T(t; n, l)は、自由度nで非心パラメータlを持つ非心t分布の累積分布関数。
sが既知の場合、検出力（1-b）は次のように求められます。
