仮説検定を用いて実証する際に、収集するデータの数が十分か見積もっておくことはとても大切です。
2つのグループに差があることを仮説検定によって検証しようとする場合に、収集する例数が少なすぎると十分な差があるにも関わらず、有意差はつきません。
逆に例数が多すぎると実際上は意味がないような差でも有意差がつきます。
いずれも研究の本質とは無関係な失敗で、予め必要な数を見積もって収集するデータ数を決めれば防ぐことは可能です。
「サンプルサイズ計算」等でインターネット検索を行えば、計算用のウェブページを見つけることができます。
最初は難しいかもしれませんが、計算に必要な項目の意味を調べ試していくなかで、研究についてより深い考察も可能となります。
