検定力について

第1種の誤り　帰無仮説が正しいときにそれを棄却する誤り。
帰無仮説通りの母集団から無作為抽出を行ったときに，帰無仮説を棄却してしまうような偏った標本が得られること。その確率は有意水準αとしてコントロールされる。

第2種の誤り　帰無仮説が正しくない（対立仮説が正しい）ときに帰無仮説を棄却できない誤り。
帰無仮説とは異なる母集団から無作為抽出を行ったのに，聞く仮説を支持する偏った標本が得られること，その確率は，1－検定力β。

検定力βとは，帰無仮説が正しくないときに，それを棄却できる確率。

第2種の誤りの確率を考えることは，検定力を考えることと同じ。

検定力が高い→検定を行ったときに帰無仮説が棄却されやすい。

例．検定力0.3なら，帰無仮説が偽でも，有意な結果が得られる確率は0.3。検定力0.9ならその確率は0.9。

一般に，帰無仮説を棄却し対立仮説を主張したい→検定力が高ければ，主張したい仮説がデータによって支持されやすい。

ある検定の検定力を決める要因（いずれも値が大きいほど検定力大）

（1）有意水準

（2）対立仮説のもとでの母集団における効果の大きさ（帰無仮説と対立仮説の差異の量的表現）

（3）サンプルサイズ

検定力分析

これら3つの要因から検定力を計算

・既に結果が出た検定がどの程度の検定力のもとで行われたか調べる
例．有意な結果が得られなかったとき，検定力が低かったためである可能性を判断。事後分析。

・検定力が特定の値となるように3つの要因の値を決める

例．データ収集に先立ち，有意水準と効果の大きさとを固定し，必要なサンプルサイズを求める。事前分析。

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