ICC, 級内相関のサンプルサイズの推定。
p、帰無仮説 p0、評価数 (k)、検出力、アルファが与えられた場合の標本サイズを計算する。また、p、p0、またはpとp0の0～1の組み合わせの異なる値の標本サイズを生成することもできる。
基になった論文はこちら。
- Zou, G. Y. (2012). Sample size formulas for estimating intraclass correlation coefficients with precision and assurance. Statistics in medicine, 31(29), 3972-3981.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.5466
calculateIccSampleSize(p,p0,k,alpha,tails,power,by,step)
- p: 過去のデータや経験に基づいて推定されたpの値。デフォルトは0。
- p0: pの帰無仮説値。省略時のデフォルトは0。
- k: 各被験者の評価数。省略時のデフォルトは2。
- alpha: 仮説検定に必要なアルファ値。デフォルトは0.05。
- tails: 仮説検定のトレイルの数。省略時のデフォルトは 2。
- power: 仮説検定の検出力。デフォルトが0.80。
p=0.80、p0=0.60、評価者2、α=0.05（両側検定）、検出力=0.80の場合のサンプルサイズを計算する。
library(ICC.Sample.Size) calculateIccSampleSize(p=0.80,p0=0.60,k=2,alpha=0.05,tails=2,power=0.80)
N p p0 k alpha tails power 1 49 0.8 0.6 2 0.05 2 0.8
p=0.9、p0=0.7、評価者2、α=0.05（両側検定）、検出力=0.90の場合のサンプルサイズを計算する。
calculateIccSampleSize(p=0.9, p0=0.70, k=2,alpha=0.05,tails=2,power=0.90)
N p p0 k alpha tails power 1 30 0.9 0.7 2 0.05 2 0.9
