分散分析、因子実験、乱塊法、直交表など統計検定準1級レベルの実験計画法を学習します。
問題はここに
検出力（Power）は実験計画において最も重要な概念の一つです。真の効果を見逃すリスクを制御し、研究の成功確率を決定します。
選択肢A：検出力は1-βで表され、真の効果を正しく検出する確率です。βは第2種の過誤確率（真の効果があるのに検出できない確率）なので、1-βが検出力となります。
検出力の定義
検出力 = 1 - β = P(H₀を棄却する | H₁が真)
検出力に影響する要因
| 要因 | 関係 | 理由 |
|---|---|---|
| 標本サイズ | 大きい → 検出力高 | 統計量の標準誤差が小さくなる |
| 効果サイズ | 大きい → 検出力高 | 差を検出しやすくなる |
| 有意水準α | 大きい → 検出力高 | 棄却しやすくなる |
| 分散 | 小さい → 検出力高 | ノイズが少なくなる |
統計検定準1級レベルでは、実験計画時に適切な検出力（通常0.80以上）を設定し、必要な標本サイズを事前に計算することが重要です。これにより効果的で信頼性の高い研究を実施できます。