EZRで検出力を計算する方法【2群で平均値を比較する場合】

EZRの基本操作

お久しぶりです。管理人のハル(@haru_reha)です。前回はEZRで2群の平均値を比較する場合の必要サンプルサイズを計算する方法について書きました。今回は反対に、2群の平均値が出揃ったあとに、そこからどの程度の検出力(パワー)があるのかを調べる方法です。事前に必要サンプルサイズを計算していない場合や、現在集まったサンプルでどの程度の検出力があるのかを調べたいときに便利です。αエラー、βエラー、検出力などの単語について知りたい方はまず↓の記事をお読みください。

αエラー、βエラー、検出力(パワー)の意味を理解する
こんにちは。管理人のハル(@haru_reha)です。今回はαエラー、βエラー、検出力(パワー)の意味について書いておこうと思います。このテーマを取り上げたのは、サンプルサイズを計算する際に、これらの用語を理解しておく必要があるからです。次...
スポンサーリンク

2群で平均値を比較した場合の例

今回も<例>で考えてみましょう。今回はすでにデータ収集が終わり、各群の平均値が出された状態ですよ。

<例>

ある呼吸トレーニングの効果を検証した。呼吸トレーニングを受けた人をA群、受けてない人をB群とした。アウトカムは%肺活量(%VC)とした。データを収集した所、A群とB群は各50名ずつ集まり、%VCの平均値の差は10であった。%VCの標準偏差は20であった。群間で平均値を比較する場合の検出力はどの程度か?

この例を想定して、EZRで検出力を計算してみましょう。

EZRで検出力を計算する

まずEZRを起動してください。

そして「統計解析」→「必要サンプルサイズの計算」→「2群の平均値の比較のための検出力の計算」を選択します。

 

すると下のようなウィンドウが現れるので必要箇所を記載します。今回の例では「2群の平均値の差」は10、「2群共通の標準偏差」は20、サンプルサイズはA群・B群とも50でした。αエラーは0.05のままでOKです(P値の有意差を表します)。方法も「両側」のままで良いです。

 

そしてOKをクリックすると出力ウインドウに結果が表示されます。

検出力は一番下に出ているように0.705でした。検出力は80%に設定されることが多いですが、今回は80%には少し届かないくらいの検出力であることが分かりました。

まとめ

以上、EZRを用いて2群で平均を比較する場合の検出力を計算する方法を説明しました。もちろん必ずしも検出力が80%以上でなければダメという訳ではないですが、平均の比較にどの程度の妥当性があるのかチェックしておくと結果が解釈しやすいですよね。

次回は「2群で比率の比較をする場合の必要サンプルサイズの計算」をやってみます。もちろんEZRを使用します。では、また。

コメント