統計的に有意なサンプルサイズを計算する方法

統計的有意性は、統計が信頼できるかどうか、および発見された違いが常に見つかるかどうかを判断するために使用されます。最も一般的なタイプの統計的有意性は、T統計とp値です。サンプルサイズが大きい場合、非常に小さな違いが重要になる可能性があります。サンプルサイズが小さい場合、統計的有意性を達成するためにはるかに大きな違いが必要です。統計的有意性を見つけるために必要な測定数を判断するために、研究が発生する前にサンプルサイズを推定できます。

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必要なもの

• 標準偏差
• 最大許容差（アルファレベル）
• 信頼レベル
• 電卓または統計プログラム

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手順

1. • 1

     使用するアルファレベルを決定します。これは、統計分析で許容されるエラーの量を指します。通常、0.05のアルファレベルが使用されますが、このレベルは異なる場合があります。レベルが高いほど、計算にはより多くのエラーが存在します。

   • 2

     研究から望む平均平均を推定します。多くの場合、この推定平均は以前に行われた研究によるものです。あるいは、小さなサンプルグループに関する小さなテスト調査または研究から計算できます

   • 3

     この方程式に値を差し込みます：

     n =t^2 x p（1-p）/m^2。

     Tは信頼レベルで、通常は95％（標準値1.96）です。 pは推定平均であり、mは誤差またはアルファレベルのマージンです。 nは計算されたサンプルサイズになります。