検出力計算機｜α・効果量・サンプル数から1-β
検出力（パワー）を計算する無料電卓。α・効果量d・サンプル数から、有意差検出確率を瞬時算出。
検出力分析ツール
検出力分析とは
検出力（パワー、1-β）は「実際に効果があった時に有意差を検出できる確率」。慣習的に80%以上が必要とされる。検出力が低い研究は「差があるのに見逃す」確率が高い。研究計画段階で必ず検討すべき指標。
計算式と考え方
検出力 = 1 − β（第二種過誤確率）
関数：power = f(d, n, α)
d=0.5・α=0.05の場合n=64で80%達成
検出力80%達成に必要なサンプル数：d=0.2なら約400/群、d=0.5なら約64/群、d=0.8なら約26/群。
計算例
- d=0.5・n=30・α=0.05 → 約47%・不足
- d=0.5・n=64・α=0.05 → 約80%・推奨水準
- d=0.2・n=30・α=0.05 → 約14%・極めて不足
注意点・落とし穴
- 80%が標準。90%なら更に余裕
- 検出力低い研究はネガティブ結果が無意味
- 事前計算（a priori）と事後計算（post hoc）で意味違う
よくある質問（FAQ）
検出力80%の意味は？
真の差を80%確率で検出。20%は見逃す。
研究前に必ず計算？
そう。サンプル数の根拠として論文で求められる。
事後パワー計算は意味ある？
意味薄いとされる。事前計算が原則。