検出力の事後計算の例
「モデルのあてはめ」プラットフォームの［標準最小2乗］手法を使って線形回帰モデルをあてはめて、検出力の事後計算を行います。この例では、検出力の事後計算を説明します。「検出力の詳細」ウィンドウで、a、s、d、および数の値の範囲にさまざまな値を入力し、［完了］をクリックすると、検出力の結果が表示されます。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Big Class.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
3. 「体重(ポンド)」を選択し、［Y］をクリックします。
4. 「年齢」、「性別」、「身長(インチ)」を選択して、［追加］をクリックします。
5. ［実行］をクリックします。
6. 「年齢」の赤い三角ボタンをクリックして、［検出力の分析］を選択します。
7. Figure 4.57のように、dの「開始値」を「3」に変更し、「終了値」に「6」、「間隔」に「1」を入力します。
8. Figure 4.57のように、数の「開始値」を「20」に変更し、「終了値」に「60」、「間隔」に「10」を入力します。
9. 「検出力を求める」と「最小有意数を求める」にチェックマークをつけます。
図4.57 「年齢」の「検出力の詳細」ウィンドウ
10. ［完了］をクリックします。
「検出力の詳細」レポートが表示されます。
図4.58 「年齢」の「検出力の詳細」レポート
この分析は、検出力を事後的に求めています。このようにデータを得た後に検出力を求めることを、「検出力の事後計算」（retrospective power analysis）と言います。たとえば、この例では、σの値として、現在のデータから得られた推定値を用いています。その推定値は、データ値やモデルに含める効果によって変化します。sの真値は、その推定値とは大きく異なるかもしれません。
この例の検出力の結果については、検出力に詳しい説明があります。最小有意数（LSN）の詳細については、最小有意数（LSN）を参照してください。