EZRで必要サンプルサイズを計算する方法②【2群で比率を比較する場合】

EZRの基本操作

どうも。管理人のハル(@haru_reha)です。今回は、EZRを使って2群で比率を比較する場合の必要サンプルサイズを計算してみます。今回もαエラー、βエラー、検出力などの単語が出てきますので、そちらの理解がまだの方は先にこちら↓を読んでくださいね。

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...
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2群で比率を比較する場合の例

2群で比率を比較する例を考えてみましょう。

<例>

ある新しい運動プログラムAで、既存の運動プログラムBよりも肥満が改善するかを調べたい。各プログラムを1年行ったとき、プログラムAが肥満を改善する確率は40%、プログラムBは20%と仮説を立てている。検出力80%としたときに必要なサンプルサイズは?

「比率の比較」のイメージが沸かないという方はシロート統計学講座「其の4」を読んで頂くと良いかと思います。

EZRで必要サンプルサイズを計算する

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群の比率の比較のためのサンプルサイズの計算」を選択します。

 

次に運動プログラムAの比率(40%)と運動プログラムBの比率(20%)を入力します。基本的にそれ以外はそのままでOKだと思います(αエラー5%、検出力80%、サンプルサイズの比1:1)。一番下の「カイ2乗検定の連続性補正」についてはFisherの正確検定の場合は「はい」、カイ2乗検定の場合は「いいえ」を選択すれば良いようです。

 

そしてOKをクリックすると結果が表示されます。

結果、αエラー5%、検出力80%で比較を行うためには両群とも92名ずつのサンプルが必要であることが分かりました。

まとめ

以上、EZRを使って2群で比率を比較する場合の必要サンプルサイズを計算する方法を説明しました。αエラーや検出力を慣例に沿って設定する場合(αエラー5%、検出力80%)は、仮説した比率を入力するだけなので、比較的簡単だったのではないかと思います。

こちらも2群の平均値を比較した場合と同様に、比率とサンプルサイズから検出力を計算することもできます。次回はそれをやってみようと思います。では、また。

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