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]
検出力を左右する要素
統計的検出力は、有意水準、標本数、効果量などの影響を受ける。一般に標本数が増えるほど検出力は高まりやすいが、非常に大きな標本では臨床的には小さい差でも統計的に有意となり得る。[1]
研究計画での利用
研究開始前の検出力解析では、設定した有意水準、検出したい効果量、予定する標本数などを用いて必要な症例数を検討する。資料では80％以上の検出力が一つの一般的な目安として紹介されている。[1]
