こんにちは。間違った種類のテストを使用しているのかもしれません。2 つの部品を比較するためのサンプル サイズを生成したいと考えています。このテストは属性テストであり、新しい部品で故障が 10% 以上増加しないことを確認したいだけです。最初に考えたときは非劣性テストのように思えましたが、計算機をいじってみると、変数データのテストのように思えます。間違ったテストについて考えているだけでしょうか。それとも、計算機を属性データに適応させる方法があるのでしょうか。よろしくお願いします。
こんにちは@SerialDeviation : 問題を仮説検定の枠組みに当てはめると役立つかもしれません。
p1 が古い部品の故障率、p2 が新しい部品の故障率であるとします。
p2-p1<0.10 を「証明」しますか? (つまり、絶対差が 10% 以下)
もしそうなら、帰無仮説と対立仮説は次のようになります。
H0: p2-p1=0.1。
Ha: p2-p1<0.1。
これは確かに NI 調査なので、自分自身にいくつかの質問をする必要があります。
（1）故障率は独立しているか？つまり、部品1の故障が部品2の故障に影響を与えるか（またはその逆）？
（２）p1とp2についてどのような情報を持っていますか？
（3）あなたが望むタイプ1エラー率はどれくらいですか？
(1) の答えが「はい」（独立している）で、(2) 真の比率が p1 = 0.1、p2 = 0.19、(3) タイプ 1 の誤り率（アルファ） = 0.05 であると予想するとします。この場合、80% の検出力が必要な場合は、以下に示すように「2 つの独立したサンプルの比率の検出力エクスプローラー」を使用できます。
詳細はこちら: https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/power-for-two-independent-sample-proportions.shtml
ただし、代替案（「証明」したいもの）が次の場合:
Ha: p2/p1<1.1 の場合、それは別の動物です (相対差は 10%)。
