サンプルサイズ計算ツール

標本サイズ計算とは？

標本サイズ計算（検定力分析、power analysis）は、研究において意味のある 効果を検出するために必要な最小参加者数を決定するプロセスです。これは 研究計画の必須ステップであり、参加者が少なすぎると実際の効果を見逃す リスクがあり（第2種の誤り）、多すぎると時間と資源を浪費することに なります。ほとんどのIRB（倫理審査委員会）および研究助成機関は、 研究計画書の一部として正式な検定力分析を要求しています。

検定力分析の4つの構成要素

すべての検定力分析は4つの相互に関連するパラメータを含みます。3つが わかれば残りの1つを求めることができます。実際には、研究者は有意水準、 検定力、効果量を固定し、標本サイズ（N）を求めることが最も一般的です。

検定タイプ別効果量基準表

Jacob Cohen（1988）は、小・中・大の効果量に対する広く使用される基準を 確立しました。先行研究やパイロットデータがなく予想効果を推定しにくい場合 にこの基準を活用してください。

検定力分析を行うタイミング

• データ収集前： 事前（a priori）検定力分析が最も 一般的かつ重要な用途です。募集すべき参加者数を決定します。
• 研究助成申請： 助成機関は計画された標本サイズの 根拠を要求します。検定力分析がその根拠を提供します。
• IRB申請： 倫理審査委員会は、必要以上に多くの参加者を 募集すること（資源の浪費）や少なすぎる募集（研究の無意味化）を 防ぎたいと考えています。
• 学位論文計画書： ほとんどの審査委員会は方法論セクション に正式な検定力分析を期待しています。

検定力分析のよくある誤り

• Nを減らすために大きな効果量を使用： より少ない標本を 得るために予想効果量を水増ししないでください。パイロットデータや 出版された文献から現実的な推定値を使用してください。
• 脱落率の無視： 計算されたNは分析のための最小値です。 20%の脱落が予想される場合は、計算されたNより20%多く募集してください。
• 事後検定力分析： データ収集後に観察された効果量で 検定力を計算することは循環的であり有用な情報を提供しません。検定力分析は 必ず事前に実施してください。
• 検定タイプの不一致： 検定力分析が使用予定の統計検定と 一致していることを確認してください。t検定に対する検定力分析はANOVAには 適用されません。
• 片側検定 vs. 両側検定： この計算機はデフォルトで 両側検定を使用します。片側検定は必要な参加者数が少なくなりますが、 効果の方向が事前にわかっている場合にのみ適切です。

APA形式での検定力分析報告方法

検定力分析は論文の参加者または方法セクションに記載してください。検定 タイプ、効果量、有意水準、目標検定力、そして結果の標本サイズを明示します。