サンプルサイズ

よみ
さんぷるさいず
英語・原語
Sample Size
別名
標本サイズ, 症例数, Sample Size Calculation
最終更新：2026年8月20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]

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]

必要人数を左右する要素

研究に必要なサンプルサイズは、検出したい差の大きさ、結果のばらつき、許容する第一種過誤、検出力などによって変わる。人数が少な過ぎると意味のある差を見逃しやすく、研究目的と解析方法に合わせて事前に計算することが重要となる。[1]

比較する割合や平均値、追跡不能例の見込み、研究デザインなどによっても必要人数は変化する。解析前に仮定を明示して計算し、過少・過大な研究を避けることが望ましい。[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

  1. NCBI Bookshelf/AHRQ: An Illustration of Sample Size Calculations ↩本文

カテゴリ：基礎概念 / 科学的評価

タグ：検出力 / 研究計画 / 統計

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関連項目