サンプルサイズ

サンプルサイズとは、調査対象の数のことです。

普通の研究では、母集団全員の調査を行うことができないので、その中から一部の人を対象に調査を行います。このときに何人集めて調査をしたかをサンプルサイズと言います。

サンプルサイズの計算

本来は、研究を開始する前に、何人の対象者を集めたらよいのかを計算で求めます。

それには、少なくとも、有意水準（第１種の過誤）、検出力（第２種の過誤）、効果量（どのぐらいの差があればよしとするのか）の３つを決めなくてはいけません。さらに検定によっては標準偏差などの情報が必要です。（第一種の過誤と第二種の過誤を参照）。

サンプルサイズが小さすぎて、臨床的意義のある差があるにもかかわらず、統計的に有意差がみられない研究はたくさんあります（血圧の平均値の差が20mmHgあるにも関わらず統計的有意差がない）。

逆に、サンプルサイズが大きすぎて、臨床的意義がないにもかかわらず、統計的に有意差がみられることもあります（延命効果が２週間しかない抗がん剤にも関わらず統計的有意差がある）。

研究で得られたデータから、本来必要であったサンプルサイズをさかのぼって計算したり、得られたデータの検出力を計算することができます。

研究では80人の被験者が得られた。事後分析では検出力が92%であり、十分な検出力があることが分かった。（このデータで有意差が出なかったということは、今後対象者を増やしていっても92%の確率で差がないという結論になるだろう）。

Katz,MH.(2011).臨床研究のための統計実践ガイド―論文の企画から投稿まで p141-154
- サンプルサイズを決めるときに必要な情報や考慮すべき点が具体的に書かれている。
豊田(2009).検定力分析入門
- 統計ソフトRで計算する実例

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