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検定力 - 官能識別検査 の場合

このツールは,官能識別検査での検定力(検出力)または被験者数をコントロールすることができる.XLSTATで利用可能な識別試験法は,3点試験法,1対2点試験法,2対5点試験法,2-AFC, 3-AFC,4点試験法である.

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    能識別検査の検定力の解説

    実験計画は,収集したデータを最良の統計的条件のもとで確実に利用したいと考える人にとって,基本的なステップである.満足な統計的条件のもとで比較できないなら,被験者のパネルで製品を評価することには意味がない.

    XLSTATの官能識別検査のための検定力は,製品の集合を評価するために官能検査を実施する前に,官能分析の専門家にシンプルでパワフルなツールを提供することを目的としている.

    このツールを用いて,以下が可能になる:

    • 被験者の数に応じて検出力を決定する
    • 検出力に応じて被験者数を決定する

    統計的検定を用いて仮説を検定する際,取るべきいくつかの決定がある.

    • 帰無仮説H0と対立仮説Ha
    • 使用する統計的検定
    • アルファとも呼ばれる第1種の過誤.帰無仮説が真であるにもかかわらず,それを棄却するときに起こる.これは各検定で先験的に設定され5%である.

    第2種の過誤またはベータは,あまり研究されていないが,非常に重要である.実際,これは帰無仮説が偽であるときに,それを棄却しない確率を表している.我々は,それを前もって修正することはできないが,モデルの他のパラメータに基づいて,それを最小化しようとすることはできる.検定の検出力は,1-β1-β として計算され,帰無仮説が偽のときにそれを棄却する確率を表す.

    したがって,我々は検定の検出力を最大化したい.XLSTAT は,他のパラメータが既知であるときの検出力を計算する.任意の検出力について,その検出力に達するために必要な標本サイズ(被験者の数)を計算することもできる.

    官能識別検査の詳細については,官能惜別検査の計画 および 官能識別検査も参照されたい.

    感覚的識別テストのための検出力を設定するには?

    ダイアログボックスの各要素の説明は以下のとおりである.

    一般 タブ

    目標 : 検出力の計算とサンプルサイズの推定のどちらかを選択する.

    試験タイプ: 適用したい試験を選択する.

    アルファ: 第1種過誤の値を入力する.

    検出力: (標本サイズの推定が選択されている場合)到達すべき検出力の値を入力する.

    標本サイズ: (検出力の計算が選択されている場合)標本サイズ(被験者数)を入力する.

    帰無仮説:

    D-prime: d′に固定値を使用したい場合は,このオプションを有効にする.そして,利用可能なテキストボックスに値を入力する.検定の帰無仮説は.「d′はxxに等しい」となり,xが選択された値となる.

    pD: 識別の確率に固定値を使用したい場合は,このオプションを有効にする.そして,利用可能なテキストボックスにその値を入力する.検定の帰無仮説は,"識別の確率はxに等しい "となり,xは選択された値である.

    範囲: 既存のワークシートのあるセルから始まる結果を表示したい場合は,このオプションを有効にする.次にExcelシートの任意のセルを選択する.

    シート: アクティブなワークブックの新しいワークシートに結果を表示するには.このオプションを有効にする.

    ワークブック: 新しいワークブックに結果を表示するには,このオプションを有効にする.

    検出力: 検出力の計算に使用する分布を選択する.

    官能識別検査の検出力の結果は?

    結果の表が表示される.これは2つの列で構成されている:正解の割合,そして標本サイズ(またはダイアログ・ボックスで選択されたパラメータに依存する検出力)である.これは,表の下に表示されるシミュレーション・グラフを構築するために使用される.

    ternary diagramneural network diagram

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