誤りとの関係
差がないのに差があると結論するのが第I種過誤であり、実際には差があるのに差がないと結論するのが第II種過誤である。統計的検出力は第II種過誤と密接に関係する。[1]
研究での役割
検出力は研究の設計・計画段階で特に重要であり、結果を読む際にも評価が必要である。十分な検出力を持たない研究は、差がないと証明したのではなく、結論が定まらない可能性がある。[1]
統計的検出力
最終更新：2026年8月17日
統計的検出力は、実際には誤っている帰無仮説を、正しく棄却できる能力を表す。[1]
エビデンス・科学的評価
出典は、第I種・第II種過誤と検出力を一体として説明し、多くの研究で検出力不足が解釈上の問題になると指摘している。[1]
安全性・注意点
統計的に有意でない結果を直ちに「差がない」と解釈せず、研究の検出力と第II種過誤の可能性を確認する必要がある。[1]
参考文献・参考情報
知識マップ
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