平均値に関するt検定を利用した場合のサンプルサイズを算出

effect_sizeは試作効果の大きさを設定。効果が小さい場合は0.2、中ぐらいなら0.5、高い効果がありそうなら0.8などを仮置きで入れる。有意水準と検出力は固定で良さそう。

from statsmodels.stats.power import TTestIndPower

# パラメータ設定
effect_size = 0.5 # 効果の大きさ
alpha = 0.05      # 有意水準
power = 0.80      # 検出力

# サンプルサイズ計算
analysis = TTestIndPower()
sample_size = analysis.solve_power(
    effect_size=effect_size,
    alpha=alpha,
    power=power,
    alternative='two-sided' # 両側検定
    )

print("必要なサンプルサイズ(各グループあたり):", sample_size)

▼出力結果

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