【仮説検定】サンプルサイズの決め方①（平均値の差の検定）

比較する２群のデータは独立（２群のデータに相関がない） 帰無仮説は「２群の平均値に差は無い(\(\overline{y}_{1} - \overline{y}_{2} = 0\)）」 ２群の母分散（標準偏差）は等しい（\(\sigma_1 = \sigma_2 \)） データ数は、２群ともに等しい（\(n_1 = n_2\)） 有意水準\(\alpha = 0.05\) 両側検定 上記条件で算出した各群の必要サンプル数（データ数）を図示しました。 上のグラフを参考に、サンプルサイズの設計を行うことができます。 例えば、２群平均値の差を１σの差まで95%検出したい場合（検定力0.95）、必要となるサンプル数は３０くらいです。（検定力については後ほど解説します） 0.5σまで検出したいとなると、検定力0.95では、必要となるサンプル数は１００を超えます。 また、サンプル数が１桁の場合、２σより

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“平均値の差の検定”