公開日: 09/09/2026

一標本平均の検出力

「一標本平均の検出力エクスプローラ」では、1つの平均に対する仮説検定の標本サイズや検出力を計算できます。[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。

Equation shown here

両側検定における対立仮説は、次のとおりです。

Equation shown here

片側検定における対立仮説は、次のとおりです。

Equation shown here もしくは Equation shown here

ここで、mは母平均、m0は仮説値(帰無仮説における母平均)です。検定で「検出したい差」を、ここではdと記します。これは、「真の母平均」がm0からどれだけ離れているかを示します。有意水準と検出力が同じならば、小さな差を検出するには、大きな差を検出する場合よりも、より大きな標本サイズが必要となります。ここでの検出力分析は、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。

一標本平均の検出力エクスプローラ

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

仮説検定が片側なのか両側なのかを指定します。

有意水準(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。

母標準偏差は既知か?

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。

いいえ

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。実際の状況においては、母標準偏差は未知である場合が多いです。

はい

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が計算されます。この場合、計算にはz分布(標準正規分布)が使用されます。

「一標本平均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。プロファイルにおいて、標本サイズ・検出したい差・標準偏差を変更すると、検出力が更新されます。また、プロファイルにおいて検出力を変更すると、標本サイズが更新されます。特定の指標(標本サイズ・検出したい差・標準偏差)の解を求めるには、その指標を[目標]に選択して、[実行]をクリックします。

目標

指定された指標以外における現在の設定のもとで、現在の検出力を満たす指標の解が求められます。どの指標の解を求めるかを指定するために、標本サイズ・検出したい差・母標準偏差のいずれかを[目標]に選択してください。

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

実験に必要な全体の標本サイズ(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

対立仮説での平均と帰無仮説での平均の差。仮説検定によって検出したい差。

標準偏差

母標準偏差(想定される値または既知の値)を指定します。

ヒント: 母標準偏差を単位とした差(つまり、検出したい差が母標準偏差の何倍であるか)を「検出したい差」に指定したい場合は、この「標準偏差」を1に設定してください。

「一標本平均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。テーブルスクリプトを実行してシミュレーションデータを分析します。

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。

設定を記録

現在の設定が「設定の記録」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。詳細については、標本サイズエクスプローラの「設定の記録」を参照してください。

デフォルトに戻す

すべてのパラメータとグラフをデフォルトの設定にリセットします。

「プロファイル」の赤い三角ボタンをクリックすると、次のようなオプションが表示されます。

最適化と満足度

設定を最適化することができます。『プロファイル機能』の「満足度プロファイルと最適化」を参照してください。

メモ: 標本サイズエクスプローラのレポートは、*.jmpdoeファイルとして保存できます。ファイルを開くとエクスプローラのウィンドウが表示されます。閉じる時は、ファイルを保存するかどうかを確認するメッセージが表示されます。

一標本平均の検出力エクスプローラの例

詳細については、標本サイズエクスプローラの例を参照してください。

「一標本平均の検出力エクスプローラ」の統計的詳細

一標本平均の検出力は、sが未知で標本データから推定される場合は、t検定に基づいて計算されます。sが既知の場合は、z検定に基づいて計算されます。sが未知の場合、各対立仮説に対して、次の式に基づき検出力が計算されます。

上片側対立仮説の場合:

Equation shown here

下片側対立仮説の場合:

Equation shown here

両側対立仮説の場合:

Equation shown here

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(検出したい母平均の差)。

t1-a,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。

なお、sが既知の場合は、前述の検出力の計算式でz分布が使用されます。上記の式で表される検出力を求めるときには、F分布の累積分布関数が使われます。一方、検出力からdおよびnを求めるときには数値的な探索アルゴリズムが使われます。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).