研究を行うとき、多くの研究者は「十分なサンプルがありますか？」という質問について考えます。サンプルの数は、研究の厳密さと研究の結論の信頼性に直接影響するからです。サンプルサイズが小さすぎると、研究結果が不安定になり、「偽陰性」の結果が得られるリスクが高くなります。サンプルサイズが大きすぎると、研究コストと実験の難しさが増します。
研究のサンプルサイズが妥当であるかどうかを判断する方法は？本日、JMPは、検出力分析を通じて適切な数のサンプルを取得する方法を紹介します。
サンプル数とパワーの関係
調査を開始する前に、調査を実施するためのサンプルの数を知る必要があります。
サンプル数に関しては、同様に重要な概念に言及する必要があります。統計的検証力と呼ばれる検出力、統計的検証力、およびこの記事では総称して検出力と呼ばれる統計的検出力分析です。簡単に言えば、検出力とは、2つのグループが実際に異なる場合、現在のサンプルサイズとのこの違いを見つける能力を意味します。
他のパラメータがわかっている場合は、サンプル数と電力を相互に計算できます。サンプル数を計算するには、パワーを設定する必要があります。同様に、サンプル数がわかっている場合は、現在のサンプル数でのパワーも計算できます。実験では、統計結果は負であり、この時点でパワーが低すぎると、サンプル数が不足している可能性が高く、元の差が得られない可能性があります。
JMPでサンプルをカウントする方法は？
サンプル数の計算には、2つのステップのみが必要です（象を冷蔵庫に入れるのと同じくらい簡単です）。
最初のステップは、履歴文書を参照して、平均、標準偏差、レートなど、サンプル数の計算に必要なパラメーターを取得することです。
2番目のステップは、これらのパラメーターをJMPに入力し、結果を取得することです。
JMPは、平均比較の推定、率比較の推定、等価性試験のサンプル数の推定など、臨床試験におけるグループ間のいくつかの一般的な比較のためのサンプル数の推定を実現でき、操作は次のようになります。シンプルでインタラクティブ。以下では、サンプル数と電力の計算にJMPを使用する方法に焦点を当てます。
JMPで、[実験計画]→[サンプルサイズエクスプローラー]→[検出力]を選択します（図1）。検出力メニューで検出力とサンプルサイズを計算するためのさまざまなシナリオがあることがわかります。調査目的に応じて、対応する特定のメニューを選択できます。
図12つの独立したサンプルの平均のサンプル数と検出力の計算-メニューの選択
以下に、最も一般的な2つの状況、つまり2つのグループの平均の比較と2つのグループのレートの比較について説明します。
01 2つのグループ平均を比較するためのサンプルサイズの推定
見積もりの準備
2つのグループの平均比較のサンプルサイズを推定するには、次のパラメーターを事前に決定する必要があります。
01テストタイプが片側か両側かにかかわらず、特別な要件がない限り、通常は両側です。
02タイプ1の過誤の上限α。通常は0.05（両側検定）または0.025（片側検定）です。
タイプ03エラーβまたはpower1-β。通常、電力は0.80を超えることが推奨されます。
04各グループの平均（または2つのグループ間の差）と標準偏差。これは、文献を参照するか、予備実験を行うことで取得できます。
05グループ間のサンプル数の比率。通常は1：1、場合によっては1：2（調査目的と実際の状況によって異なります）。
06追跡調査の場合は、追跡不能率も考慮する必要があります。これは通常10％です（実際の状況によって異なります）。
07オープニングレポートまたは調査入札を作成する場合、調査の実現可能性と信頼性を実証するために、上記のパラメーターを提供する必要があります。
推定サンプルサイズJMP達成
図1の2つの独立したサンプルの平均の検出力をクリックして、サンプル数と検出力の計算インターフェイスを入力します（図2）。
図22つの独立したサンプルの平均のサンプル数と検出力の計算-操作インターフェース
図2の左側は、サンプル数の計算に関係するパラメーターです。上から下に、テストタイプ、固定パラメーター（アルファおよび標準偏差）、テストパラメーター（テストする差を含む、サンプルとパワー）、右側はサンプル数の推定曲線です。
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JMP 16より前のバージョンでは、サンプル数を計算する場合は電力を入力する必要があります。同様に、電力を計算するには、サンプル数を入力する必要があります。JMP16バージョンでは、サンプル数（または電力）を入力する必要があります。 ）はいつでも調整でき、対応するパワー（またはサンプル）数）はそれに応じて変化します。さらに、JMP 16は、サンプル数とパワーの関係のグラフも提供します。これは、電力（またはサンプル数）のさまざまな値の下でのサンプル数（または電力）の変化を観察する状況。
例1：2つのグループの既知の平均を使用して、サンプル数の累乗を計算します。
ある研究では、否定的な結果が得られました。現時点では、研究の信頼性を獲得するための研究の力を知りたいと思います。この研究では、2つのグループの標準偏差は2と3であり、平均の差は2.5であり、サンプルサイズは各グループで20ケースでした。電力計算の動作を図3に示します。これは、対応する電力が85.31％であることがわかります。
図32つの独立したサンプルの平均の検出力計算アニメーション
例2：2つのグループの平均を計算するために検出力がわかっているサンプルの数：
2つのグループを比較したランダム化比較試験では、文献を確認し、2つのグループの標準偏差が1と1.5、平均値の差が1、ファーストクラスの誤差アルファが0.05、パワーが80％。サンプル番号の操作については、図4を参照してください。各グループに、27個のサンプルが必要であることがわかります。
図42つの独立したサンプルの平均のサンプル数計算のモーションダイアグラム
図5の右側のサンプル数推定曲線の縦軸は累乗であり、横軸はサンプルの総数です。 2本の赤い線の交点は、現在表示されているパワーとサンプル数です。この関数は、研究者がサンプル数を計算しながらパワーとサンプル数の関係を理解するのに役立ち、研究者が実際の臨床状況に応じて実行可能で信頼できるサンプル数を取得するのに役立ちます。
最初の2つの例では、パワーまたはサンプル数を入力します。実際には、図5をドラッグアンドドロップすることで、対応するサンプル数またはパワーを取得することもできます。パワーを曲線に沿って80％までドラッグすると、左側のサンプル数は、各グループに27サンプルが必要であることを示しています（図5）。
図5サンプル数と電力の傾向関係の動的グラフ
02 2つのレート比較のサンプルサイズの見積もり
見積もりの準備
2つのグループの比率を比較するための推定サンプル数は、パラメーター（04）が異なることを除いて、2つのグループの平均の比較に必要なパラメーターと基本的に同じです。各グループの偏差は不要になりましたが、各グループのレートを取得する必要があります。
推定サンプルサイズJMP達成
図1の2つの独立したサンプルの比率の累乗をクリックして、対応する操作インターフェースに入ります（図6）。
図62つのグループの独立したサンプルの比率のサンプル数と検出力の計算-操作インターフェース
例3：既知の2つのレートグループのサンプル数の累乗を計算します。
2つのグループの比率は0.6と0.8、αは0.05、サンプル数は50であることが知られています。パワーはどれくらいですか。動作を図7に示しますが、電力は60.88％であることがわかります。
この電力は少し低いですが、80％の電力を達成したい場合、いくつのサンプルが必要ですか？パワーに80を入力できます。図8に示すように、サンプル数が変更されています。これは、パワーを80％に到達させるには、グループごとに少なくとも79サンプルが必要であることを示しています。
図72つの独立したサンプルレートの検出力計算アニメーション
図82つの独立したサンプルレートのサンプル数計算のモーションダイアグラム
図8の[設定の保存]をクリックして、現在のパラメーターとサンプル数を保存します（図9）。クリックして図2のデータ収集テーブルを作成すると、JMPは現在のサンプル数に基づいて新しいデータテーブル（図10）を作成し、研究者が直接データを収集できるようにします。
図9設定出力結果の保存
図10データ収集テーブルを作成した結果
上記の操作を読んだ後、実験を開始するのを待つことができませんか？ JMP 16をダウンロードして、最初の分析を開始してください。
オリジナル：実験計画シリーズ（1）|サンプルサイズと検出力（検出力）の計算
参考文献：
