使い方ガイド
- 検定を選びます。2群なら t検定、3群以上なら一元配置分散分析です。
- 効果量を入れます。手元にない場合は、「効果量が分からない場合」の道筋1をお試しください。
- 有意水準・検出力・見込む脱落率を確かめます。既定は 0.05・80 %・10 % です。
- 単位を、数えているものに合わせてください。匹・ウェル・プレートなどです。文章にそのまま入ります。
- 計画書用の文章を書類にコピーし、効果量をどこから得たかを1行添えてください。
計算式と注意点
サンプルサイズは、検出力が目標に届く最小のものです。検出力そのものは、非心分布から厳密に計算しています。
検出力
帰無仮説が偽であるとき、検定統計量は非心 F 分布に従います。検出力は、それが臨界値を超える確率です。
- 非心度
- λ = f² × 全体の N
- 検出力
- P( F′(k−1, N−k, λ) > F_crit )
- 2群の t検定
- 分子の自由度を1とした同じ計算 (|T|>c ⟺ T²>c²)
効果量
2群の d と k 群の f は、同じ隔たりを別の尺度で表したものです。
- Cohen の d
- (平均値の差) / プールした SD
- 2群の場合
- f = d / 2
- 変化と CV から
- d = 変化(%) / CV(%)
脱落
脱落があっても足りるように、必要数を残る割合で割って切り上げます。
- 請求する数
- ⌈ 必要数 / (1 − 脱落率) ⌉
注意点
- ⚠️ これは実験群に入れる個体の数を決めるものです。体外診断用の臨床性能試験に必要な検体の数はまったく別の計算で、このサイトのサンプルサイズ計算ツールがそちらです。2つはコードも式も共有していません。
- サンプルサイズは整数なので、達成される検出力は目標より少し上になります。文章には実際の値が入ります。
- Cohen の目安 (0.2 / 0.5 / 0.8) は最後の手段です。Lakens (2013) は、これらが恣意的であり厳密に解釈すべきでないと注意しています。
- 脱落の見込みは計画上の判断であって、統計が決めるものではありません。所属機関の慣行に従ってください。
- 検出力曲線が平らになったあとは、個体を増やしてもほとんど得るものがありません。そこに至る前でやめることが 3R の Reduction です。
- 計算するのは両側検定だけです。片側検定を使うには計画書でその根拠を示す必要があり、その判断はこのツールが代わりにできるものではありません。
よくある質問
道筋1をお使いください。「どれだけの差なら意味があるか」と「自分の測定法はどれだけ揺れるか」は、どちらも実験を始める前に答えられます。その比が d です。CV 15 % のもとで 30 % の変化を見たいなら d = 2 です。
まったく違います。あちらは体外診断用医療機器の臨床性能試験で何検体集めるかを決めるもので、こちらは実験群に何個体入れるかを決めるものです。どちらも「サンプルサイズ」と読めてしまうからこそ、分けてあります。
サンプルサイズが整数だからです。25 では届かず 26 で超えるなら答えは 26 で、その検出力は 80 % をわずかに上回ります。文章にはその値が入ります。
一致するはずです。どちらの背後にも同じ非心 F 分布があります。正規近似を使う簡易な計算ツールでは、1個体少なく出ることがあります。