この記事では、Stat Lab Analyticsを使って、2標本比率検定に必要なサンプルサイズを設計する方法を解説します。
2標本比率検定のサンプルサイズ設計は、2つのグループの不良率や合格率を比較する前に、各群で何件検査すればよいかを決めるための機能です。
設備Aと設備B、改善前後、仕入先Aと仕入先Bなど、2つの不良率を比較する場面で役立ちます。
サンプルサイズ設計とは？
■ サンプルサイズ設計とは？
サンプルサイズ設計とは、統計解析を行う前に、必要なデータ数を決める作業です。
2標本比率検定では、2つのグループの比率に差があるかを確認します。サンプルサイズ設計では、群Aと群Bの想定比率を設定し、その差を検出するために必要な検査数を求めます。
サンプル数が少なすぎると、実際には差があっても検出できない可能性があります。一方で、必要以上に多いサンプル数は、試験費用や測定工数の増加につながります。
■ 事前に必要N数を決める理由
不良率の差は、検査数が少ないと偶然のばらつきに埋もれやすくなります。
特に低い不良率同士を比較する場合、平均値比較よりも多くの検査数が必要になることがあります。
| 入力項目 | 今回の条件 | 説明 |
|---|---|---|
| 群A比率 | 0.09 | 群Aで想定する不良率です。 |
| 群B比率 | 0.04 | 群Bで想定する不良率です。 |
| 有意水準 | 0.05 | 5%基準で統計的な差を判断する設定です。 |
| 検出力 | 0.80 | 実際に差があるとき、80%の確率で検出する設定です。 |
| サンプル比 | 1 : 1 | 群Aと群Bを同じ検査数で比較する設定です。 |
操作手順
■ Step1 ホームから「サンプルサイズ設計」を開く
Stat Lab Analyticsを起動し、ホーム画面または左メニューから「サンプルサイズ設計」を選択します。
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■ Step2 解析メニューから「2標本比率検定」を選択する
サンプルサイズ設計画面が開いたら、解析方法の選択欄で「2標本比率検定」を選択します。
■ Step3 群A比率と群B比率を入力する
群A比率に0.09、群B比率に0.04を入力します。これは、不良率9%と4%の差を検出したいという意味です。
■ Step4 有意水準・検出力を入力する
有意水準0.05、検出力0.80を入力します。
■ Step5 片側検定・両側検定、およびサンプル比を設定する
今回は両側検定、サンプル比1:1を設定します。
■ Step6 サンプルサイズ計算ボタンを押す
条件を確認したら、「設計実行」ボタンを押します。設定変更だけでは計算されず、ボタンを押したタイミングで必要サンプル数が計算されます。
■ Step7 各群に必要なサンプル数を確認する
結果画面で、群Aと群Bそれぞれの必要検査数を確認します。
結果の見方
■ 必要サンプル数を確認する
今回の条件では、群Aに368件、群Bに368件、合計736件の検査数が必要です。
不良率9%と4%の差を、有意水準0.05、検出力0.80で検出するための目安です。
| 項目 | 結果 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| 群A必要サンプル数 | 368 | 群Aで必要な検査数です。 |
| 群B必要サンプル数 | 368 | 群Bで必要な検査数です。 |
| 総サンプル数 | 736 | 2群合計で必要な検査数です。 |
| 群A比率 | 0.09 | 群Aで想定する不良率です。 |
| 群B比率 | 0.04 | 群Bで想定する不良率です。 |
| 比率差 | 0.05 | 2群間で検出したい不良率の差です。 |
| 達成検出力 | 0.801 | 目標検出力0.80を満たしています。 |
| 判定 | 目標条件を満たす | 各群368件以上を目安にすることで、目標検出力を確保できます。 |
■ サンプル数が不足した場合のリスク
サンプル数が不足すると、実際には差があっても、検定で差を検出できない可能性が高くなります。
不良率差を見逃すと、設備差や改善効果を正しく判断できず、本来実施すべき改善や対策を見送ってしまう可能性があります。
また、十分な検査数を確保しないまま評価を行うと、検定結果の信頼性が低下し、誤った意思決定につながるおそれがあります。
そのため、試験を始める前に必要なサンプル数を設計し、十分な検出力を確保した上で評価を行うことが重要です。
まとめ
✅2標本比率検定のサンプルサイズ設計は、2つの比率比較に必要な検査数を決める機能です。
✅今回の条件では各群368件、合計736件が必要でした。
✅不良率比較では十分な検査数を事前に計画することが重要です。