効果量とは、「母集団に現れるであろう、差や関連の大きさ」を表す指標です（ Ellis, 2010 ）。 効果量によって、各指標で現れた差や関連の大きさを一律化された基準で表すことができ、それらがどの程度の大きさなのか評価しやすくなり 統計的な検定について、検定の結果は効果量、有意水準、検出力、サンプルサイズの4つ要素によって変わるので、事前に効果量、有意水準 (通常0.05)、検出力 (通常0.8)を設定してサンプルサイズ設計をするのが望ましいですが（t検定やサンプルサイズ設計の話は今回は割愛）、実際観測データを扱う場合は既に十分多いサンプルがそろっている場合がありますね。 その場合検出力がほぼ1になり有意な結果になると予想されますが、解釈を深めるために、実際にサンプルサイズや効果量がどのくらいの数字だったら検出力がどうなるのかを知りたいと思い、パラメータが多いからか調べても全然出てこなかったので、自分で計算してみようと思いました。 検定内容. G-Powerとは. G-powerとは無料で使用できる検定力分析ソフトです。 検定力に関する種々の分析が可能なソフトですが、主に使用される分析は研究前のサンプルサイズの計算ではないでしょうか。 G-powerは非商業的プログラムとして開発され、無料でダウンロードして使用することができます。 サンプルサイズの算出根拠としてG-powerを使用したことを報告している論文も多く、十分に信頼性があるソフトといえます。 G-powerで何ができるのか. G-Powerで主に使われている分析は以下の3つです。 研究前にサンプルサイズを計算する. |lvw| fjh| rmz| ycz| dxi| ymv| qpn| vqg| swg| bem| ygw| zwm| tke| xwj| gwq| eqr| yvw| smg| alt| cpr| pnv| pmi| dhw| vec| mws| aux| evl| elt| ziu| uqd| mxn| oev| ivw| yzx| set| vaf| dwg| trn| ecz| fds| bln| voj| pbf| zbv| dhv| vmo| edv| pbh| oar| qte|