2つの平均の差の検定時に、効果量（Δ=(μ1-μ2)/σ 平均の差が標準偏差の何倍か？）と有意水準を与えたとき、必要なサンプルサイズn(n=n1=n2,それぞれのサンプルサイズの意味)を計算します。 帰無仮説：μ1＝μ2で、対立仮説としてはμ1≠μ2、μ1＞μ2、μ1＜μ2の3種類が選べます。
サンプルサイズの決定（2つの平均の差の検定のとき）
2つの平均の差の検定時に、効果量（Δ=(μ1-μ2)/σ 平均の差が標準偏差の何倍か？）と有意水準を与えたとき、必要なサンプルサイズn(n=n1=n2,それぞれのサンプルサイズの意味)を計算します。 帰無仮説：μ1＝μ2で、対立仮説としてはμ1≠μ2、μ1＞μ2、μ1＜μ2の3種類が選べます。
【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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