他のJMPユーザーの方々は、Onewayプラットフォームの「電源詳細ウィンドウ」を使用したことがあるでしょうか？
ディスカバリーサミット2026でデール・ヒューマン氏が行った講演「サンプルサイズについて話しましょうか？ 」(2026-US-30MP-2930) を聴いて、分析の前後で検出力とサンプルサイズを確認するようにという彼の発言が非常に興味深いと思いました。デール氏は、検出力を確認するために、DOE > Sample Size Explorers > Power > Power for Two Independent Sample Means を使用することを推奨しました。
Onewayプラットフォームに「電源」というオプションがあることを知りませんでした。メニューからそれを選択すると、「電源の詳細ウィンドウ」が表示されるんですね！これはまたもや「OMJ!」（「JMPに既にあった！」）という瞬間です。
Fitnessデータセットを使用して、Oxy対Sexをプロットし、2標本t検定を実行すると、p値は0.0057と低くなります。しかし、この検定の検出力を確認してみましょう。
メニューから「電源」を選択すると、Onewayウィンドウに「電源詳細ウィンドウ」セクションが追加されます。
「検出力を求める」を選択すると、このテストの検出力が表示されます。
また、サンプル数を段階的に増やす際に「wait-if」文を使用することもできます。例は以下のとおりです。
そして一番下には小さな電力グラフがあります！
DOE > Sample Size Explorers > Power > Power for Two Independent Sample Means で再現すると、Power の値として同じ 0.8218 が得られます。
また、これを可能にするスクリプトも興味深い。
Oneway(
Y( :Oxy ),
X( :Sex ),
Means( 1 ),
Mean Diamonds( 1 ),
Power(
Alpha( 0.05 ),
Sigma( 4.74003159066053 ),
Delta( 2.53881137990873 ),
Number( 31 ),
Solve for Power,
Done
)
);
またはサンプルサイズの増分を確認する場合：
Oneway(
Y( :Oxy ),
X( :Sex ),
Power(
Alpha( 0.05 ),
Sigma( 4.74003159066053 ),
Delta( 2.53881137990873 ),
Number( 31, 60, 5 ),
Solve for Power,
Done
)
);
他のオプションを使った経験のある方はいらっしゃいますか？
最下位数を求める
最下位値を求める
- 調整されたパワーと信頼水準
統計学研修にこの機能を追加したいと考えているのですが、Onewayプラットフォームのこのメニューオプションを使ったことがある方がいらっしゃいましたら教えていただけないでしょうか。
@MRB3855さん、ありがとうございます。検出力とp値が直接関係していることが分かって良かったです。私は統計学の専門家ではなく、長年プロセスエンジニアとして働いてきました。
私は、この検出力計算を量産（シックスシグマ研修）の文脈で教えることを提案します。何事も100%確実ではないこと、そしてデータが多いほど常に良いことを説明します。p値のカットオフ値を0.05（5%）に設定するのはやや恣意的であり、人間は10という数字を基準にすると5という数字を好む傾向があり、またそれが便利であることを説明します。JMPはこれを色分けで分かりやすく示します。0.01から0.05までは1色、0.01未満は別の色で表示することで、0.01から0.05の範囲でも誤解を招く可能性があることを指摘します。
また、ベータ値は10であることが多く、アルファ値（誤ったシグナルを検知して不要な作業を行うリスク）よりもベータ値（シグナルを見逃すリスク）の方がリスクが高いと判断される傾向があります。これは、量産においては測定を絶えず行うためです。これがSPCチャートの原理です。
文脈上、SPCチャートでは、SPCチャートのアルファ値ははるかに低いにもかかわらず、偽信号（アルファ）に反応してしまうリスクがあります。一方、マネージャーは、ツールの作業後に、最小限の実行回数で目標値に戻っていることを確認するよう求めることがよくあります。中には、1回か2回の実行で済むと言う人もいるかもしれません。私はシミュレーションを使って、作業後にツールにずれが生じたとしても、背景ノイズに基づいて、実際に存在する信号を検出するには時間がかかることを示しました。ここで、私は検出力について説明したいと思います。検出するデルタと検出力/サンプルサイズ曲線の背景ノイズ（標準偏差）に基づいて、12回の実行で信号を検出する検出力は0.90になるかもしれません。しかし、これは保証ではありません。SPCチャートは、より早く検出できる場合（運が良かった場合）もあれば、もう少し長く検出できない場合もあります（運が悪かった場合）が、より多くのデータがあれば、最終的には検出できます（サンプルサイズに関する議論）。
だからこそ、重要なのは検出力曲線とサンプルサイズ曲線の関係であり、特定のテストにおける事後的な検出力値ではないという意見に賛成します。
次回の授業でこの議論がどのように進展するかについては、この投稿に続いてご報告したいと思います。
