サンプルサイズと検出力（1つのサンプル比率？）親愛なるコミュニティ、
サンプルサイズに関する特定のトピックについて説明します。
JMPがそれをサポートできることを私は知っています…しかし… 詳細が必要です。
質問。
- プロセスAがあります。
- 100個のサンプルを処理しましたが、そのうち10個が最終テストに失敗しました。 これは、次のことを意味します。プロセス収率= 90％（またはプロセススクラップ= 10％）。
- スクラップを排除するために、プロセスのいくつかのパラメーターを変更します。 これは、私が欲しいことを意味します：新しいプロセスの歩留まり= 100％（またはプロセスのスクラップ= 0％）;
- 新しい設定（特定の信頼水準->たとえば95％）で100％の歩留まり（または0％のスクラップ）を検証するために（新しい設定で）処理する必要のあるサンプルの数はいくつですか？
「サンプルサイズと検出力」（1つのサンプル比率）を使用する必要があると思います…しかし、これについてはよくわかりません。
フィードバックをよろしくお願いします。
宜しくお願いします、
シモーネ
分析その他Re：サンプルサイズと検出力（1つのサンプル比率？）この検出力の計算はあなたの場合には正しいと思います。 をご覧くださいドキュメンテーション検出力分析の設定を支援します。
その仮説はテストできないため、proportion = 0またはproportion = 1を指定することはできません。 別の現実的なシナリオを試してみましょう。たとえば、過去に失敗率= 0.1を観察しました。 その比率は帰無仮説です（何も変更されていません）。 変更が改善された（減少した）割合が失敗したかどうかをテストする必要があります。 改善にのみ関心があるので、片側検定を使用します。 検出したい最小比率はどれくらい良いですか？ 比例= 0.02だとしましょう。 最後に、少なくとも電力= 0.85（重要な決定の85％の確率）が必要になる場合があります。 したがって、次のようにサンプルサイズ分析を設定できます。
[続行]をクリックすると、最小サンプルサイズが表示されます。
この例はレシピではありません。 これは、思考プロセスとこの計算機の使用方法を説明することを目的としています。 各エントリはあなたが決定する必要がありますが、うまくいけば、各エントリの意味と役割を理解できたはずです。
Re：サンプルサイズと検出力（1つのサンプル比率？）ちょっとマーク、この答えはよくて明確に見えます。 たった1つの質問ですが、過去の失敗率は0.1であり、通常は0.2をテストしたくありません（シナリオを悪化させます）。 故障率を0.02に改善できるかどうかを確認したいので、比率に0.05を入れる必要があります。 これは正しいです？
