[1標本平均](左)と[2標本平均](右)の「検出力と標本サイズ」ウィンドウ2つのウィンドウは、「1平均」パネルの下部に[アニメーションスクリプト]ボタンがある点を除き、同じです。「検出力と標本サイズ」ウィンドウでは、「Alpha」と「標準偏差」(誤差標準偏差)を入力する必要があります。「検出する差」、「標本サイズ」、「検出力」のうち1つまたは2つを入力します。すると、入力していない項目が計算されます。入力していない項目が2つある場合は、次のような形で項目の関係を表すプロットが作成されます。検出力を指定した場合、効果の大きさが標本サイズの関数として表される「標本サイズと検出力」ウィンドウでは、以下の値を入力します。Alpha第1種の誤りの確率(真である帰無仮説を誤って棄却する確率)です。この値は、一般には、「有意水準」や「α水準」などと呼ばれています。デフォルトのα水準は0.05です。α=0.05と設定した場合、「真の差が0である時に、有意な差があると誤って判断してしまう確率」が5%であることを意味します。誤差の母標準偏差です。平均周りの説明できないランダムな変動を指します。真の母標準偏差が未知であったとしても、指定された値が真の母標準偏差であると仮定して検出力分析は行われます。Error)を用いることが考えられます。複数の因子がある計画で使用します。単純な計画の場合は値を0のままにしておいてください。複数の因子があるバランスが取れた計画に対する検出力を求めたい場合に、ここに追加されるパラメータの数を指定します。(追加されるパラメータとして、主効果が2つ、交互作用のパラメータが3つ存在します)。実際には、誤差の自由度が少ない場合を除き、この項目に入力する値はそれほど重要ではありません。検定で比較の対象となる、検出可能な最小の差(統計的に有意であると判断したい差の大きさ)を指します。1標本の問題では仮説値と真の値の差を指定します。標本サイズ実験での観測値の総数(実験回数、実験ユニット数、試料の個数)を指します。ここでいう標本サイズは、各グループごとの数ではなく、すべてのグループを合計したものです。誤った帰無仮説を正しく棄却できる確率です。検出力は大きい方が望ましいのですが、そのためには標本サイズを大きくする必要があり、コストがかかります。入力した値を使って評価が開始されます。戻る1つ前の「標本サイズと検出力」ウィンドウに戻り、分析を再実行するか、または新しい分析を開始できます。アニメーションスクリプトこのボタンをクリックすると、JSLスクリプトによって、検出力または標本サイズを表す対話式のプロットが作成されます。アニメーションスクリプトについては、1標本平均での標本サイズ/検出力アニメーションの節で詳しく説明します。