二項確率の信頼区間に対するサンプルサイズ設計 | Kengo Nagashima - Keio University
二項確率の信頼区間に基づくサンプルサイズ設計を行う Web アプリです、JavaScript で作成しています。 なお、Jeffreys interval と Clopper–Pearson interval は計算に多少時間がかかる場合がありますので、実行環境の CPU 性能や、ブラウザのバージョンにご注意ください。 いわゆる precision-based なサンプルサイズ設計を行います。 設定した条件の下で、信頼区間幅 $R$ がある値 $2h$ より小さくなる確率が、一定の値 $1 - \beta$ より大きくなる、つまり $\Pr(R \lt 2h) \gt 1 - \beta$ となるようにサンプルサイズを計算する方法です。 また、この $\Pr(R \lt 2h)$ という確率は、信頼区間幅が設定した精度を達成できる確率と解釈できます。 したがって、差を検出する確率を制御し、
JavaScript で母比率の差の検定 - Qiita
JavaScript で母比率の差の検定を書く。 正規分布の実装は jStat の distribution.js を使う。 var propTest = function(Nc, Nt, Pc, Pt) { var p = (Nc*Pc + Nt*Pt)/(Nc + Nt); var z = Math.abs(Pc - Pt) / Math.sqrt(p * (1-p) * (1/Nc + 1/Nt)); var pValue = jStat.normal.cdf(-z, 0, 1) * 2 return(pValue); } var pValue = propTest(300, 200, 29/300, 9/200); console.log(pValue);
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