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エネルギー研究における必要サンプルサイズの見積もり

エネルギー分野では、省エネや消費削減を目的とした新技術や施策の効果検証を行うことがよくあります。本演習では、2つの省エネ施策「Smart Thermostats」と「LED Lighting」の効果を比較する研究を想定します。両施策のエネルギー削減量に有意な差があるかを十分な検出力で捉えられるよう、パワー分析を実施します。

pandas as pd、numpy as np、from statsmodels.stats.power import TTestIndPower は読み込まれています。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • TTestIndPower オブジェクトを作成します。
  • 効果量が中程度（Cohen's d = 0.5）、有意水準 alpha = 0.05、グループサイズが等しいと仮定し、検出力 0.9 を達成するために各グループ（Smart Thermostats と LED Lighting）に必要なサンプルサイズを見積もるパワー分析を実行します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Instantiate a TTestIndPower object
power_analysis = ____

# Conduct a power analysis to determine the required sample size
required_n = power_analysis.solve_power(
    effect_size=____, 
    alpha=____, 
    power=____, 
    ratio=____)

print(required_n)
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