検出力とは？
けんしゅつりょく
統計検定において、対立仮説が真であるときに帰無仮説を正しく棄却できる確率を指します。
検出力（statistical power）とは、統計的仮説検定において、対立仮説が実際に正しい場合に帰無仮説を正しく棄却できる確率のことです。「検定力」とも呼ばれます。
検出力は「1 − β」で定義されます。βはType II エラー（第2種の誤り）の確率、すなわち本当は効果があるのに「ない」と誤って判断してしまう確率です。一般に検出力0.80（80%）以上が推奨されており、これは20%の確率でType IIエラーが起こることを許容することを意味します。
検出力に影響する主な要因は次の4つです。
- 標本サイズ（n）：大きいほど検出力が上がる
- 効果量：真の効果が大きいほど検出しやすい
- 有意水準（α）：αを大きくすると検出力も上がるが、Type Iエラーのリスクも増す
- 検定の種類・両側・片側：片側検定のほうが同条件で検出力が高い
研究の計画段階では、必要な標本サイズを算出するために事前の検出力分析（power analysis）が行われます。検出力が低い研究は「否定的な結果」が真の効果のなさではなくサンプル不足を反映している可能性があり、再現性問題とも深く関わります。G*PowerなどのソフトウェアやRのpwrパッケージが検出力計算に広く利用されています。
使い方・例文
新薬の臨床試験で「検出力0.9・有意水準0.05」を設定し、必要なサンプル数を事前に計算することで、実際に効果がある薬を見逃さないよう試験設計が行われます。
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