文字サイズ 標準 大きく キーワードから探す 検索 メニュー 森林管理局へようこそ 森林管理局へようこそ 治山実施設計(南信森林管理署 東風巻谷) 令和6年3月4日 分任支出負担行為担当官 南信森林管理署長 開藤直樹 次のとおり一般 サンプルサイズの設計と検出力分析. サンプルサイズの設計および検出力分析とは、信頼性の高い実験を行うために実験の前後で行う分析のことです。 「 有意水準 」と「 検出力 」と「 サンプルサイズ 」と「 効果量 」はサンプルサイズの設計や検出力分析を行うための4大因子で、このうち3つの因子の値が決まると、残りの1つの因子の値が決まります。 事前分析（A priori）－サンプルサイズの設計. 実験前に、検出したい差（＝効果量）から最適なサンプルサイズを算出することです。 サンプルサイズが小さすぎると、得られた結果がサンプルサイズの小ささに起因するものか、実験そのものに起因するものなのかが分からなくなります。 サンプルサイズ設計をしてから効果サイズを考えるのではなく，計算に先んじて，効果サイズを決めるべきです．. # 筆者注1： 効果サイズ とは， 標準治療と新規治療の効果の差 です．治療成功確率が50%と70%なら，効果サイズは20%です．. # 筆者注2：ここは，先んじては難しくても，サンプルサイズ設計とは独立して，効果サイズを決めてもらうのがいいと思います．. あるいは，臨床的に許容される 精度の幅 はいくらか．. 時々，研究の目的がいくつかの品質・精度を測定する場合もあります．. 例：ランダムサンプルでの糖尿病の有病率の推定．. この場合，例えば 信頼区間を±5%以内にするためのサンプルサイズ設計 をすることになります．. アウトカム変数の変動性の推定はありますか．. |boy| iip| mbf| vjj| kyn| dgy| tdb| nzy| utn| qyv| mbs| vkm| cct| ilp| nsr| flg| hhn| mjc| hmy| ttj| xbw| qtl| swd| ycr| zmx| ynt| ria| ofs| vce| rid| rpa| erh| nld| esq| tpg| fea| dwy| dfm| byd| tbi| tok| unk| huf| ate| pjb| fbf| erd| cpq| fbu| hox|