有意水準は検出力にどのように影響しますか？
質問者：Laverna Grunter |最終更新日：2020年5月9日
カテゴリ：ビジネスおよび金融出版業界
力に影響を与える要因
他の条件が同じであれば、サンプルサイズが大きいほど、テストの検出力が高くなります。有意水準（α）。有意水準が低いほど、検定の検出力は低くなります。有意水準を下げると（たとえば、0.05から0.01に）、許容範囲が大きくなります。検出力は、実際には帰無仮説が偽である場合に帰無仮説を棄却する確率です。検出力は、有意差検定が帰無仮説からの偏差を検出する確率です。そのような偏差が存在する場合。検出力は、タイプIIエラーを回避する確率です。
同様に、有意差検定の能力をどのように高めますか？パワーを上げるには：
- アルファを増やします。
- 片側テストを実施します。
- エフェクトサイズを大きくします。
- ランダムエラーを減らします。
- サンプルサイズを増やします。
人々はまた、効果量は力にどのように影響するのかと尋ねます。
統計的検出力は、効果の大きさと、それを検出するために使用されるサンプルの大きさによって主に影響されます。大きな効果は小さな効果よりも検出が容易ですが、大きなサンプルは小さなサンプルよりも高いテスト感度を提供します。
有意水準を上げるとどうなりますか？
プロセスを改善すると、標準偏差が減少し、したがって電力が増加します。より高い有意水準（アルファまたはαとも呼ばれます）を使用します。より高い有意水準を使用すると、帰無仮説を棄却する確率が高くなります。 （真である帰無仮説を棄却することは、タイプIエラーと呼ばれます。）
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力をどのように解釈しますか？
Bullardは、パワーを正しく解釈するための複数の方法について説明しています。
- 検出力は、実際には帰無仮説が偽である場合に帰無仮説を棄却する確率です。
- 検出力は、帰無仮説が偽である場合に（帰無仮説を棄却するために）正しい決定を下す確率です。
サンプルサイズの検出力をどのように計算しますか？
サンプルサイズを計算するための5つのステップ
- 仮説検定を指定します。
- テストの有意水準を指定します。
- 科学的に関心のある最小の効果量を指定します。
- べき関数を計算するために必要な他のパラメーターの値を推定します。
- テストの目的の検出力を指定します。
統計的検出力に影響を与える4つの要因は何ですか？
力に影響を与える要因
- サンプルサイズ（n）。他の条件が同じであれば、サンプルサイズが大きいほど、テストの検出力が高くなります。
- 有意水準（α）。有意水準が低いほど、検定の検出力は低くなります。
- テストされるパラメータの「真の」値。
統計的検出力は何に依存しますか？
統計的有意性のいずれかのテストの力は、それが偽の帰無仮説を棄却する確率として定義されます。統計的検出力は、主に効果のサイズとそれを検出するために使用されるサンプルのサイズに影響されます。
P値はパワーと同じですか？
P値は、帰無仮説が真であると仮定してZ値（またはより極端な値）を観測する確率です。 P値は、タイプ1のエラーが発生する確率です。パワーまたはベータは、タイプ2のエラーが発生する確率です。 P値が小さくなると、電力が増加します。
有意水準とはどういう意味ですか？
有意水準。有意水準は、帰無仮説が真である場合にそれを棄却する確率です。たとえば、有意水準0.05は、実際の差がない場合に差が存在すると結論付けるリスクが5％であることを示します。
標準偏差は検出力にどのように影響しますか？
したがって、平均間の差を大きくするものはすべて、治療の違いを見つける能力を高めます。平均間の差を減らすものは、治療の違いを見つける能力を低下させます。誤差分散（または標準偏差）が大きいほど、電力は小さくなります。
電源とタイプIIエラーの関係は何ですか？
検出力（1-β）：帰無仮説を正しく棄却する確率（帰無仮説が真でない場合）。タイプIIエラー（β）：帰無仮説を棄却できない確率（帰無仮説が真でない場合）。
効果量がパワーを増加させるのはなぜですか？
パワー演習1：パワーと効果量。任意の母標準偏差について、帰無分布と代替分布の平均の差が大きいほど、検出力は大きくなります。さらに、平均値の任意の差について、標準偏差が小さいほど電力は大きくなります。
効果量を増やすとパワーが上がりますか？
有意性検定の統計的検出力は、以下に依存します。•サンプルサイズ（n）：nが増加すると、検出力が増加します。 •有意水準（α）：αが増加すると、検出力が増加します。 •効果量（以下で説明）：効果量が大きくなると、パワーが大きくなります。
効果量をどのように説明しますか？
効果量は、実験者効果の大きさの定量的尺度です。効果量が大きいほど、2つの変数間の関係が強くなります。任意の2つのグループを比較するときに効果量を調べて、それらがどれほど大幅に異なるかを確認できます。
80％の累乗とはどういう意味ですか？
統計的検出力。例えば、臨床試験の手段では80％の消費電力は、研究では、本当に重要な違いがあった場合（つまり、A、統計学的に有意な治療効果）統計的検定で5％未満のp値で終わるの80％の確率で（持っていること例：治療間の10％対5％の死亡率）。
効果量は何を教えてくれますか？
効果量は、2つのグループ間の差を定量化する簡単な方法であり、統計的有意性の検定のみを使用する場合に比べて多くの利点があります。効果量は、これをサンプルサイズと混同するのではなく、差のサイズを強調します。
統計的に有意なサンプルサイズとは何ですか？
一般に、経験則では、サンプルサイズが大きいほど、統計的に有意になります。つまり、結果が偶然に発生する可能性は低くなります。
重要な効果量とは何ですか？
物理学以外の社会科学研究では、利益よりも効果量を報告するのが一般的です。効果量は、違いがどれほど重要かを示す尺度です。効果量が大きいということは、違いが重要であることを意味します。効果量が小さいということは、違いが重要でないことを意味します。
サンプルサイズをどのように決定しますか？
信頼区間と幅（母集団の標準偏差が不明）を指定してサンプルサイズを見つける方法
- z a / 2 ：信頼区間を2で割り、その領域をzテーブルで上に向けます：.95 / 2 = 0.475。
- E（許容誤差）：指定された幅を2.6％/ 2で除算します。
- ：指定されたパーセンテージを使用します。 41％= 0.41。
- ：減算します。 1から。
研究の力に影響を与えるものは何ですか？
統計的検定の検出力に影響を与える4つの主な要因は、レベル、グループ平均間の差、被験者間のばらつき、およびサンプルサイズです。