さまざまな分布タイプのサンプルサイズと検出力お客様からこの質問を受け取りました：
"... 二項分布または超幾何分布のサンプルサイズを計算する方法はありますか？たとえば、私たちはFDAプログラムに取り組んでおり、10000分の1のエラー率が得られるかどうかを判断するためにテストする必要のあるサンプルの数を決定する必要があります。...」
以前にこの質問に遭遇したことがありますか？解決策はありますか？このトピックに関しては、コミュニティにも同様の未解決の質問があるようです。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Sample-Size-and-Power-Analysis-for-Negative-Binomial-or-Poisson/td-p/271509
前もって感謝します、
Re：さまざまな分布タイプのサンプルサイズと検出力こんにちはあずきっく 、Beckman-Coulterで血液ウイルス診断アッセイに取り組んでいる間、FDAへの提出に関してこの質問を解決する必要がありました。私は、FDAが推奨する方法であるウィルソンスコア法を使用しました（正確な方法ではありません） クロッパー・ピアソン）。正直に言うと、EXCELスプレッドシートを使用して数式からそれを行いましたが、JMPスクリプトを実行してそれを自動化することができます。
Re：さまざまな分布タイプのサンプルサイズと検出力こんにちはあずきっく 、
まったく同じではありませんが、保険業界のマーケティングで顧客に出会いました。彼らは簡単なDOEを行って、送信する宣伝メールの応答率を最適化していました。
彼らはJMP Proのシミュレーションを使用して、実験のサンプルサイズを決定しました。
ここに彼らが持っていた質問に答えるスレッドがあります： テスト-完全実施要因のサンプルサイズ
Re：さまざまな分布タイプのサンプルサイズと検出力ねあずきっく ！
二項検定の簡単なアプローチでは、次の式を利用します。1-a=（1-p）^ Nこれを再配置して、N = Log（1-a）/ Log（1-p）を取得できます。ここで、a =信頼レベルそして、p =関心のある確率。考えられるのは、Nを決定して、興味のあるイベントが発生する確率がp以下であることを主張することです。これは、pが上限として設定される片側信頼限界を定義するものと考えることができます。式は、二項分布を使用してN個のサンプルでイベントが観測されない確率から直接導き出されます。
それがより適切であれば、超幾何分布で同様のことを簡単に行うことができます。同じアイデア：特定のロットのサンプルでイベントが発生しない確率を見つけるだけです。これは、Binomialの場合のように適切な閉じた形式ではありませんが、仕事を完了する必要があります。いくつかのイベントが発生するように概念を拡張することもできますが、計算はより複雑になります。彼らが見ている可能性が小さいので、私は二項公式アプローチがうまく機能するはずだと思います。
お役に立てば幸いです。
