midnightseminar https://blog.hatena.ne.jp/midnightseminar/ StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート https://blog.statsbeginner.net/ たとえば重回帰分析とかを行って、効果が「有意ではない」ということを積極的に主張に取り入れたいときは、検出力が十分であったかを確認しなければならない。というのも、わざと出来の悪いモデルを使ったり、サンプルサイズを少なくしたりすれば、有意でないような結果を得ることは簡単だからだ。まあ検出力も、必要な効果量をどれぐらいに設定するかとか、その効果量に含まれる残差の分散の仮定の置き方などによって、ある程度恣意的に引き上げることができてしまうが、やらないよりはいいでしょう。 G*Powerというソフトが便利なのだが（MacでもWindowsでも使える）、シンプルなケースならRのpwrパッケージでできる。 … 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.statsbeginner.net%2Fentry%2F2021%2F08%2F28%2F005433" title="パワーアナリシス（検出力・検定力分析）の考え方とRでの実行 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2021-08-28 00:54:33 rich https://blog.statsbeginner.net/entry/2021/08/28/005433 1.0 100%