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
![](https://apl-py.com/blog/wp-content/uploads/2024/07/ada8bb8835ba845a17a9aed81c1636dc-600x38.png)