公開日: 11/25/2021

LSNの計算

最小有意数(LSN)は、Nに関して次の等式を解いて求めます。

Equation shown here

ここで

FDistは、F分布の累積分布関数

dfHypは、仮説の自由度

s2は、誤差分散

d2は、効果の大きさ(effect size; 効果量)を2乗したもの

なお、事後的な分析におけるd2の推定値は、仮説の平方和を現在の標本サイズnで割ったものです。つまり、ある1つの効果を検定している場合におけるd2の推定値は、その効果の平方和を現在の標本サイズで割ったものです。また、誤差分散s2の推定値は、平均2乗誤差(MSE; Mean Square Error)です。これらの推定値は、0.05のaとともに、「検出力の詳細」ウィンドウにデフォルトで表示されます。

なお、標本サイズがどれぐらい必要であるかを事後的に求める場合には、LSNではなく、特定の検出力をもつためにどれぐらい標本サイズが必要であるかを求めてください(検出力の計算を参照)。

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