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ロジスティック回帰分析のサンプルサイズ
例えば、喫煙が肺がんになる確率を2倍（オッズ比）高めると想定して、 肺がんの発症率を1/10000とした場合のサンプルサイズの計算。
- Test Family: z tests
- Statistical test: Logistic regression
- Type of power Analysis: A priori: Compute required sample size - given α, power, and effect size
- Tail(s)（片側検定 or 両側検定）: One (通常はオッズ比が高いか低いかどちらかの仮説があるので片側でいいと思います）
- Odds ratio（オッズ比）: 2（想定されるオッズ比）
- Pr(Y=1|X=1) H0（発症率）: 0.0001
- α err prob（有意水準）: 0.05
- Power(1-β err prob)（検出力）: 0.8
- R2 other X: 0
- X distribution: Normal
- X param μ: 0
- X param σ: 1
Calculateをクリックすると、101,244人になる。
文献
- 丹後（2002）. ロジスティック回帰分析 p47-51