★実際に差がある時に,それを正しく検定できる確率.

■定義

 

検定で差がない

検定で差がある

実際は差がない

1-α

α(=有意水準)
第Ⅰ種の過誤 

実際は差がある

β
第Ⅱ種の過誤 

1-β(検出力)


■有意水準
多くの場合,2群間で差があることを言いたい
⇒2群間で差がないと仮定する(帰無仮説
⇒データから統計して有意水準(p)=α=0.01であった
⇒「実際は差がないのに,検定で差があるとする確率=0.01」
  (第Ⅰ種の過誤が起きる確率が0.01)
差がないのを,正しく差がない,と判定する確率は0.99
⇒一般的には,これが0.95より高ければ,「有意に差がある」とする
⇒帰無仮説が棄却される
⇒対立仮説が採用される=有意差有り,とされる


■検出力
●「実際は差があるのに,検定で差がないとする確率=β」
差があるのを,正しく差がある,と判定する確率を「検出力という

●αがデータから出せるの同様,βもデータから出せる
⇒しかし,差がない事を言いたいのに,βを出しても意味ない
β値を設定することで,サンプルサイズを決めることに用いられる
 (通常,1-β=80~95%とされる)

●有意水準,検出力,サンプルサイズ,効果量の4要素
3つ定まれば,残り1つを導くことができる
 ※一般的な統計分析では,検出力・サンプルサイズ・効果量がわかっている
  ⇒p値を計算することで,p値が有意水準を下回るか検討する
統計ソフトに有意水準,検出力,効果量を入力する
⇒必要なサンプル数を導ける
●効果量
…具体的には,①検出したい2群間の差(平均値の差)
           ②アウトカムの標準偏差
           ③群のサンプル数の比
⇒③は普通1.
⇒①,②を過去の文献から参照する


参照 医療系研究論文の読み方・まとめ方,より良い外国語教育研究のための方法,週刊医学界新聞