サンプルサイズ計算の例（Rのpwrパッケージ）
今回はRのpwrパッケージを用いて，具体例を一つみてみたいと思います．
75％の確率で表になる改造コインがあるとしましょう．
コインを何回か投げたあと，1標本比率検定を実行して，表の比率が通常のコイン（表の確率50%）と大幅に異なるかどうかを検討します．
p値が特定の有意水準（0.05）を下回った場合，通常のコインではないと判断します．
- 帰無仮説：表になる確率は50％（π= 0.5)
- 対立仮説：表になる確率は50%ではない(π≠ 0.5）
この検定で，対立仮説が導かれる確率，つまり，検出力が0.8（80%）と得るためには何回コインを投げる必要があるでしょうか．
この場合，以下のように打てばOKです．
＃初めて使うときは，install.packages(“pwr”)を打ち込む必要があります．
必要なnが28.6…とあるので，29例あればいいとわかります．
念のためコードの中身を簡単に説明しますと，
- install.packages(“pwr”)でパッケージのインストール
- library(pwr)でpwrパッケージ起動
- p1，p2がそれぞれの確率
- sig.levelが有意水準
- powerが検出力
- alternativeは対立仮説の種類．今回は両側検定なので，two.sidedとしています．
また上記のコードの計算結果を可視化することもできて，
とさきほどの関数をp.outにまとめてから，plot(p.out)と実行してあげると，
という図も取得することができます．
万能とまではいかないですが，いろいろな検定・研究デザインに対応できますので，計算しなければいけないときは，Rのpwrパッケージのサイトも参考にしてもらえれば幸いです．