Kengo Nagashima



略説

二項確率の仮説検定に基づくサンプルサイズ設計を行う Web アプリです、JavaScript で作成しています。 なお、Exact test of a binomal porportion は計算に多少時間がかかる場合がありますので、実行環境の CPU 性能や、ブラウザのバージョンにご注意ください。

閾値有効確率 ($p_0$) は、仮説検定を行うときの帰無仮説に対応します。 期待有効確率 ($p$) には、期待される有効確率の値を設定します。 閾値有効確率・期待有効確率ともに0.0 ~ 1.0の値を指定して下さい。

Normal approximation では、全てスコア型 ($H_0$ の下で SE を用いる) の方法を用いて計算しています。

アプリ

入力

計算結果

計算条件

参考文献

  1. Agresti A. Categorical data analysis, 2nd ed. Wiley, 2002.
  2. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical methods for rate and proportion, 3rd ed. Wiley, 2003.
  3. Johnson NL, Kemp AW, Kotz S. Univariate discrete distributions, 3rd ed. Wiley, 2005.

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