事前計画の要素
必要なサンプルサイズを計算するには、比較したい仮説、検出したい差、統計的検出力、測定する結果の種類などを具体化する必要がある。この過程は研究課題と測定方法を明確にする役割ももつ。[1]
検出力と精度
仮説検定では目的とする差を検出できる確率を、推定では信頼区間の幅などの精度を考える。施設間比較や多重比較、対象者の偏りを調整する設計では、その構造も計算に反映する。[1]
サンプルサイズ
最終更新：2026年8月17日
サンプルサイズは、研究で観察・解析する参加者や対象の数であり、研究デザイン、研究課題、測定尺度に応じて計画される。[1]
エビデンス・科学的評価
AHRQの例示は、同じ二値結果でも、一施設の率の検定、施設間比較、精度評価などの研究目的によって必要な計算が変わることを示している。[1]
安全性・注意点
対象数が少ないと推定のばらつきが大きくなり、差よりも偶然の変動が目立つ結果になり得るため、解析目的に合う精度と検出力を事前に検討する必要がある。[1]
参考文献・参考情報
知識マップ
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