サンプルサイズ計算– category –

新しい治療法が既存のものと同等であることを証明したい。そんな時、従来の「優れているか」を問う研究だけでは不十分である。本記事では、臨床現場で役立つ同等性検定の基本から、医師が直面する具体的なケースでの活用法、そして研究の成功に不可欠な必...

統計的仮説検定は、日々直面する様々な疑問に科学的に答えを出すための強力なツールである。特に医療や教育といった分野では、新しい治療法や学習方法の効果を検証する際に不可欠である。この検証の鍵を握るのが「効果量」と「サンプルサイズ」。これら二...

統計的仮説検定は、科学研究やビジネスにおいて意思決定を行う上で不可欠なツールである。しかし、その結果を正しく解釈し、適切な結論を導き出すためには、「有意水準」「検出力」「サンプルサイズ」という三つの重要な概念の相互関係を理解することが不...

診断検査の感度・特異度分析におけるサンプルサイズ計算は、研究の目的、疾患有病率、期待される感度・特異度、許容誤差、検出力に基づいて行われる。小さすぎると信頼性が低く、大きすぎるとリソースが無駄になる。統計的に信頼できる結果を得るには、こ...

「あなたのデータ、本当にその仮説に合ってる？」📈 統計分析でよくあるこの疑問。 今回は、観測されたデータが、ある理論的な分布や比率にどれくらい「適合しているか」を科学的に評価する「適合度検定」について、基本から具体例、必要なサンプル...

「治療前後の効果」「施策による意識の変化」など、同じ対象者の2つの時点での変化を知りたいとき、マクネマー検定が役立つ。この検定は2値データ（はい/いいえなど）の変化を分析するのに最適。 この記事では、マクネマー検定の基本から、Rを使った計算例...

統計解析を実施して、結果を見て初めて、検出力やサンプルサイズの問題が意識されることは多い 手元にすでにあるデータから効果量を計算し、事後検出力、事後サンプルサイズ計算に進む流れを紹介する 事後に検出力やサンプルサイズ計算が必要になることは...

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェアである 重回帰分析のサンプルサイズや検出力を計算する方法の紹介 GPower で重回帰分析のサンプル数を計算する方法 重回帰分析のサンプル数を計算するときは、予想される決定係数を見積もる必要...

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェア 分散分析の場合のサンプルサイズや検出力の計算方法の紹介 GPower で分散分析のサンプル数を計算する方法 3 群以上の群があるときに、いずれかの群が異なるかどうかを検討する場合に使う、一元...

GPower は、サンプル数を計算するソフトウェアである 事後検出力を計算することもできる 対応のある t 検定の場合の使い方を紹介 GPower で 対応のある t 検定のサンプル数を計算する方法 対応のある t 検定を使って、同じ人から 2 回測定して、その差を検...