Editverse サンプルサイズ計算機
医学研究のための無料ツールクイックガイド
- ドロップダウンから研究デザインを選択してください
- 期待される効果サイズまたはグループパラメータを入力します
- 参加者が研究を中止する可能性がある場合には、脱落率を調整する
- 必要なサンプルサイズを確認するには、「計算」をクリックしてください
ヒント：各パラメーターの詳細な説明については、（？）アイコンにカーソルを合わせてください。
使用方法: 統計検定を選択する
研究デザインとデータの種類に基づいて適切なテストを選択してください
平均を比較するための検定
2標本t検定
使用場面： 2つの独立したグループ間の平均値を比較する場合
標準値:
- 血圧：平均差＝
5-10mmHg、SD =12-15 - HbA1c: 平均差 =
0.5-1.0%, SD =1.2-1.5
対応のある t 検定
使用時期：同一被験者の前後測定
標準値:
- 痛みスコア：平均差＝
2、差のSD =3 - 治療後の血圧：平均差＝
10mmHg、SD =12
1標本t検定
使用時期：サンプル平均を既知の基準値と比較する
標準値:
- 参照 =
100、予想値 =105、SD =15
ANOVA（3グループ以上）
使用場面： 3つ以上のグループの平均値を比較する場合
効果サイズ（コーエンのf）:
- 小さい：
0.10| 中:0.25| 大:0.40
割合を比較するためのテスト
2つの比率（カイ二乗）
使用場面： 2つのグループ間の比率を比較する場合
標準値:
- 応答: コントロール =
30%、治療=50% - 有害事象：薬剤A =
15%、薬剤B =8%
単一割合
使用タイミング：観測された率を既知の値と比較する
標準値:
- 歴史的 =
20%、予想値 =12%
臨床試験のデザイン
優越性試験
使用時期：新しい治療法が対照群よりも優れていることを証明する場合
- 平均差 =
10、SD =20
非劣性試験
使用時期：新しい治療法が悪化していないことを証明する場合
- マージン =
-10%（臨床的に許容可能）
同等性試験
使用時期：治療法が同等であることを証明する場合（生物学的同等性）
- マージン =
±20%or±15%
生存分析
ログランク検定
使用タイミング：イベント発生までの時間分析
- 全生存率：HR =
0.75、イベント率 =30% - 無増悪：HR =
0.65、イベント率 =50%
相関と回帰
相関
相関強度（r）：
- 小さい：
0.10| 中:0.30| 大:0.50
直線回帰
効果サイズ（R²）:
- 小さい：
0.10| 中:0.25| 大:0.40
ロジスティック回帰
ルール：予測因子1つあたり10～20件のイベント
診断研究
感度/特異度
- スクリーニング：感度 =
90%、精度 =±5% - 確認：特異性 =
95%、精度 =±3%
ROC曲線（AUC）
- AUC
0.50= ランダム |0.70-0.80= 許容可能 |>0.80= 素晴らしい
比較方法: Editverseと他の計算機
研究者が検出力分析にEditverseを選択する理由をご覧ください
| 機能 | エディットバース | G*パワー | PSパワー | オープンエピ | 封筒 |
|---|---|---|---|---|---|
| 価格 | ✓無料 | Free | Free | Free | フリーミアム |
| Platform | ✓ Web（ダウンロード不要） | デスクトップのみ | デスクトップのみ | ウェブ | ウェブ |
| モバイルフレンドリー | ✓ はい | ✗ いいえ | ✗ いいえ | 限定的 | 限定的 |
| 臨床試験のデザイン | ✓ 全3種類 | 限定的 | はい | ✗ いいえ | はい |
| 生存分析 | ✓ ログランク | はい | はい | ✗ いいえ | 限定的 |
| インタラクティブなチャート | ✓ はい | はい | ✗ いいえ | ✗ いいえ | ✗ いいえ |
| 出版レポート | ✓ はい | ✗ いいえ | ✗ いいえ | ✗ いいえ | ✗ いいえ |
| ドロップアウト調整 | ✓ 内蔵 | マニュアル | マニュアル | ✗ いいえ | はい |
| ROC/AUC | ✓ はい | ✗ いいえ | ✗ いいえ | ✗ いいえ | ✗ いいえ |
| 参加申し込み | ✓ 必須ではありません | いいえ | いいえ | いいえ | いくつかの機能 |
この計算機を引用する方法
方法論セクション、倫理申請、出版物にはこれらのフォーマットを使用してください
📝 本文（方法セクション）
サンプルサイズは、医学研究用の検証済みオンライン検出力分析ツールである Editverse サンプルサイズ計算機 (Editverse、2025) を使用して計算されました。
📚 APA 第 7 版
Editverse. (2025). Editverse サンプルサイズ計算ツール[オンラインツール]. https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/
📖 バンクーバー/ICMJE
Editverse. Editverse サンプルサイズ計算機 [インターネット]. 2025 [2025年1月6日参照]. 入手先: https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/
🔬 完全な方法論の例
サンプルサイズ計算：必要なサンプルサイズは、Editverseサンプルサイズ計算ツール（https://editverse.com）を使用して決定しました。α = 0.05、検出力80%、平均差10単位、標準偏差25単位の2標本t検定に基づき、各グループ78名（合計156名）の参加者が必要であると計算しました。20%の脱落率を考慮し、合計196名の参加者を登録する計画を立てました。
💡 倫理委員会と助成金申請のためのヒント
- 効果の大きさを正当化する: パイロットデータまたは公開文献を参照
- アルファとパワーについて説明します。 標準はα=0.05、パワー=80%
- 脱落者を考慮する: 内蔵のドロップアウトスライダーを使用する
- パラメータを含める: レビュー担当者はあなたの数字を検証したいと考えています
- レポート機能を使用する: ワンクリックで出版可能なテキストを生成
研究調査のためのパワー分析計算ツール
検出力分析は、第一種過誤と第二種過誤の確率を制御しながら、統計的に有意な効果を検出するために必要な最小サンプルサイズを推定するために使用されます。第一種過誤（偽陽性）は、研究が効果が存在すると誤って結論付けた場合に発生し、第二種過誤（偽陰性）は、真の効果を見逃した場合に発生します。ほとんどの生物医学研究および臨床研究では、有意水準α = 0.05で80%の検出力（1-β = 0.80）を目標としています。
この検出力分析計算ツールを使用すると、研究者は期待される効果量、有意水準、必要な検出力、および研究デザインを指定できます。すると、計算ツールが必要なサンプルサイズを返します。データ収集前に検出力分析を実行することで、研究の検出力が不足して偽陰性のリスクが高まることや、不必要に大規模になりすぎて資源を浪費したり、不必要な参加者の募集に関する倫理的な懸念が生じたりすることがなくなります。
効果量は、予備データ、既発表文献、または臨床的に重要な最小差から算出できます。事前データがない場合、コーエンの基準（t検定の場合、小：d = 0.2、中：d = 0.5、大：d = 0.8、ANOVAの場合、f = 0.10/0.25/0.40）が出発点となります。
パワー分析を実行↑臨床試験用サンプルサイズ計算ツール
臨床試験では、被験者の募集を開始する前に、厳密なサンプルサイズ計算が必要です。サンプルサイズが不足している試験では、真の治療効果の差を検出できない可能性があり、逆にサンプルサイズが大きすぎる試験では、必要以上に多くの参加者が実験条件にさらされることになります。倫理委員会や助成機関は、プロトコルの承認の一環として、明確に根拠のあるサンプルサイズ計算を求めています。
この計算ツールは、3つの主要な臨床試験デザインに対応しています。優越性試験は、新しい治療法が対照群よりも優れているかどうかを検証します。必要な入力項目は、期待される平均差、標準偏差、有意水準、および必要な検出力です。非劣性試験は、新しい治療法が確立された標準治療よりも許容できないほど劣っていないかどうかを検証します。重要な追加パラメータは、非劣性マージンです。同等性試験は、2つの治療法が定義された範囲内で同じ効果を生み出すかどうかを検証します。
生存率に基づく臨床試験の場合、この計算ツールはログランク検定の式を使用し、期待ハザード比、イベント発生率、および追跡期間を必要とします。
臨床試験の計算における主要な入力項目
- 期待される治療効果の差またはハザード比
- 標準偏差（連続変数の場合）
- 有意水準：通常
α = 0.05 - 統計的検出力：通常
80%or90% - 配分比率（例：
1:1or2:1) - 非劣性マージンまたは同等性マージン（該当する場合）
- 予想される脱落率（内蔵の脱落率スライダーを使用）
有病率サンプルサイズ計算ツール
有病率に基づくサンプルサイズ計算は、特定の疾患、曝露、または特性を持つ人口の割合を推定することを主な目的とする横断研究や疫学研究で用いられます。比較研究とは異なり、これらの研究デザインではグループ間の仮説を検証するのではなく、特定の精度レベルで母集団パラメータを推定します。
有病率調査に必要なサンプルサイズは、予想される有病率（p）、許容誤差（d）、および信頼水準（通常は95%、Z = 1.96に相当）によって決まります。調査対象集団が有限で比較的小さい場合、有限母集団補正係数によって必要なサンプルサイズが削減されます。
計算ツールの「単一割合」オプションを使用すると、研究者は有病率調査を直接モデル化できます。一般的な例として、都市部の診療所における高血圧の有病率を推定する場合、予想される有病率が30%、誤差範囲が5%、信頼水準が95%であれば、無回答者を考慮する前に約323人の参加者が必要となります。
有病率計算における典型的な入力項目
- 予想される有病率: 例:
30%（または使用50%（最大限の保守主義のために） - 誤差範囲：通常
5%一般教養のために、3%精密研究のために - 信頼度:
95%(Z = 1.96) または99%(Z = 2.576) - 人口規模：有限人口補正が適用される場合に入力してください
T検定用サンプルサイズ計算ツール
t検定のサンプルサイズ計算は、1つのグループと基準値、2つの独立したグループ、または同一被験者におけるペア測定値の平均値を比較する場合に適用されます。1標本、2標本（独立）、ペアの3つのt検定設計は、入力パラメータとサンプルサイズ出力の解釈が異なります。
2標本t検定の場合、各グループに必要なサンプルサイズは、グループ間の平均差の期待値、プールされた標準偏差、有意水準、検出力、および検定の方向によって決まります。対応のあるt検定の場合、重要なパラメータは、対応のある測定値間の平均差とその標準偏差です。これは通常、被験者間の標準偏差よりも小さいため、対応のあるデザインは統計的に効率的です。
t検定計算における典型的なパラメータ値
- 血圧研究：平均差＝
5–10mmHg、SD =12–15 - HbA1c研究：平均差＝
0.5–1.0%, SD =1.2–1.5 - 減量試験：プラセボ＝
0kg、薬剤 =−5kg、SD =8 - コーエンのdの慣例: 小 =
0.2中程度 =0.5、大 =0.8
ANOVA用サンプルサイズ計算ツール
ANOVAのサンプルサイズ計算は、3つ以上のグループの平均値を同時に比較する研究で使用されます。複数のt検定を実行すると第一種過誤率が増加するため、ANOVAでは、すべてのグループの平均値が等しいという全体的な帰無仮説を単一の分析で検定します。
重要なパラメータは、ANOVAの効果量指標であるコーエンのf値です。小：f = 0.10、中：f = 0.25、大：f = 0.40。計算ツールは、必要な総サンプルサイズとグループごとの内訳を返します。
ANOVAパラメータ参照
- グループ数: 例:
3（対照群＋2つの介入群） - 効果量（コーエンのf）：小さい
0.10| 中0.25| 大きい0.40 - 重要なレベル：
α = 0.05 - 電気：
80%or90%
カイ二乗検定用サンプルサイズ計算ツール
カイ二乗検定によるサンプルサイズ計算は、カテゴリカルな結果を扱う研究、例えば、2つのグループ間で反応率、合併症発生率、または疾患の罹患率を比較する場合などに用いられます。2つのグループにおける比率のカイ二乗検定に必要な入力値は、各グループの期待される比率、有意水準、および必要な検出力です。
コーエンのwの慣例：小＝0.10、中＝0.30、大＝0.50。実例として、有害事象発生率15％と8％を80％の検出力とα＝0.05で比較する場合、脱落調整前に各グループ約300人の参加者が必要となります。
カイ二乗検定の典型的な入力値
- 管理割合: 例:
30%回答率 - 治療割合: 例:
50%回答率 - 効果量（コーエンのw）：小さい
0.10| 中0.30| 大きい0.50 - 重要なレベル：
α = 0.05 - 電気：
80%
よくある質問
サンプルサイズの計算とは何ですか?
サンプルサイズの計算により、統計的に有意な効果を検出するために必要な最小限の参加者数が決定されます。これにより、不必要な参加者の登録を避けながら、十分な検出力を確保できます。
臨床試験のサンプルサイズはどのように計算すればよいですか?
試験デザインを選択し、期待される治療差、標準偏差、有意水準（α=0.05）、検出力（80%）を入力してください。当社の計算機が、各群に必要な参加者数を計算します。
統計的検出力とは何ですか?
統計的検出力（1-β）は、真の効果を検出する確率です。80%の検出力は、効果が実際に存在する場合、有意性を発見する確率が80%であることを意味します。検出力を高めるには、より多くのサンプルが必要になります。
どのような効果サイズを使用すればよいですか?
効果サイズの基準は、(1) パイロットデータ、(2) 公表文献、(3) 臨床的に重要な最小差のいずれかとする。コーエンのd：0.2＝小さい、0.5＝中、0.8＝大きい。
この計算機は無料ですか？
はい！学術利用および商用利用は100%無料です。登録もダウンロードも不要、制限もありません。ブラウザで直接ご利用いただけます。
G*Powerと比べてどれくらい正確ですか?
検証済みの同じ統計式を使用しています。同じ入力に対しては、結果は同等です。利点：インストール不要のWebベースアクセス。
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