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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、検出力アニメーションを使用して、ファイルを使用した1サンプルt検定のサンプルサイズと検出力の関係を調べます。直径Test.jmp 。
まず、Diameterの1標本t検定を実行します。 これを行うには、[分析]メニューの[配布]プラットフォームを使用します。 Y、列として直径を選択し、[OK]をクリックします。
次に、分析のために赤い三角形からテスト平均を選択します。
平均直径が16.12mmでないという帰無仮説に対して、平均が16.12mmではないという帰無仮説を検定します。
両側検定のp値は0.0036です。 真の平均が16.12であるという帰無仮説を棄却できます。
このテストのパワーを調べるために、パワーアニメーションを使用します。 これを行うには、テスト平均の赤い三角形からパワーアニメーションを選択します。
推定平均と真の平均は、サンプル平均16.1406に設定されています。
赤い曲線は、帰無仮説の下での標本平均の分布を表しています。 青い曲線は、推定された平均が真の平均を表すという仮説の下でのサンプリング分布です。
各テールの赤い陰影は有意水準のアルファを表し、青い陰影は偽陰性率のベータを表します。
推定値と仮定値の差は0.0206mmです。 このテストの検出力（1からベータを引いたもの）は0.85です。 このテストでは、推定平均値と仮説値の差を簡単に検出できます。
50回ではなく20回の観測しかなかった場合はどうなりますか？ この違いを検出するテストの検出力は大幅に低下します。
サンプルサイズを50に戻します。
手段が互いに接近している場合はどうなりますか？ 仮説の平均の曲線をドラッグして、平均間の差を増減できます。 差を小さくすると、平均を互いに近づけると検定の検出力が低下することに注意してください。
平均間の差が小さいほど、差を検出するためのテストの能力は低くなります。
