分散分析の検出力
「分散分析の検出力エクスプローラ」では、分散分析での標本サイズを計算できます。「分散分析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］>［分散分析の検出力］を選択します。 ばらつき・標本サイズ・検出力・有意水準・検出したい差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。
ここでの検定は、対立仮説が次のようなものである両側検定です。
Ha : いずれかの群の母平均が他と異なる
観測値の母集団分布には、次のような仮定が置かれています。
「分散分析の検出力エクスプローラ」のオプション
ラジオボタン・テキストボックス・スライダによって、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、グラフの曲線が更新されます。また、曲線上の十字をドラッグするか、軸のテキストボックスに値を入力することでも、設定を変更できます。
固定パラメータ
α
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。
群数
実験や調査に含める群数（グループの個数）を指定します。
群内変動（σ2）
群内の母標準偏差を指定します。すべての群で、母標準偏差は等しいと仮定して計算は行われます。
検定に関するパラメータ
これらのパラメータは相互に関連があり、いずれかの値を変更すると残りの値が自動的に更新されます。
群間変動
全体平均からの各群の平均のばらつき。
標本サイズ（1群あたり）
実験や調査において各群に必要な標本サイズ（実験回数・実験ユニット数・観測数など）。
検出力
設定した対立仮説が正しい場合に、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ほど、検出力は増加します。
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。
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。
「分散分析の検出力エクスプローラ」の統計的詳細
ここでの検出力計算は、各群の母標準偏差が等しいと仮定しています。分散分析の検出力は、通常のF検定に基づいて計算されます。検出力（1-β）は、次のように求められます。
ここで
F(df1, df2, λ)は、非心パラメータλを持つ非心F分布。
Kは、群数。
nは、各群の標本サイズ（全群で等しいと仮定）。
N = nK
σ2BGは、全体平均からの各群の平均のばらつき。
σ2は、群内分散（全群で等しいと仮定）。