=== シミュレーションによる検出力の計算 ===                         [DANS V7.4]

○有意水準=0.01 群数=4  繰り返し数=10000
  分散分析と多重比較を独立に実施する

・群0:例数=20 平均値=2 標準偏差=2  ↓標本平均の基礎統計量
    例数=10000     平均値=1.99059      SD=0.44411      SE=0.0044411    
    歪度√β1=0.0124746 ほぼ対称  尖度β2=3.0298 ほぼ正規
・群1:例数=20 平均値=0 標準偏差=1.5  ↓標本平均の基礎統計量
    例数=10000     平均値=0.00248204   SD=0.336969     SE=0.00336969   
    歪度√β1=0.0816803 ほぼ対称  尖度β2=2.98608 ほぼ正規
・群2:例数=15 平均値=0 標準偏差=1  ↓標本平均の基礎統計量
    例数=10000     平均値=0.00170653   SD=0.258962     SE=0.00258962   
    歪度√β1=-0.0140969 ほぼ対称  尖度β2=3.026 ほぼ正規
・群3:例数=15 平均値=0 標準偏差=1  ↓標本平均の基礎統計量
    例数=10000     平均値=0.00218164   SD=0.257576     SE=0.00257576   
    歪度√β1=-0.0118407 ほぼ対称  尖度β2=2.95645 ほぼ正規


・各変数の基礎統計量
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x  1:例数=10000     平均値=4.27962      SD=1.2919       SE=0.012919     
x  2:例数=10000     平均値=3.00869      SD=0.813072     SE=0.00813072   
x  3:例数=10000     平均値=2.78844      SD=0.763912     SE=0.00763912   
x  4:例数=10000     平均値=0.124183     SD=0.662826     SE=0.00662826   
x  5:例数=10000     平均値=0.125831     SD=0.669016     SE=0.00669016   
x  6:例数=10000     平均値=0.00154128   SD=0.566018     SE=0.00566018   
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・t値の相関行列
        x  1    x  2    x  3    x  4    x  5    x  6
----------------------------------------------------
x  1    1      0.028   0.033  -0.052  -0.040   0.013
x  2   0.028    1      0.305   0.233   0.022  -0.230
x  3   0.033   0.305    1      0.032   0.370   0.374
x  4  -0.052   0.233   0.032    1      0.587  -0.446
x  5  -0.040   0.022   0.370   0.587    1      0.462
x  6   0.013  -0.230   0.374  -0.446   0.462    1   
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・一元配置分散分析の検出力    =0.9134(9134/10000, β=0.0866)
  Fisher型多重比較の検出力    =0.9016(9016/10000, β=0.0984)
  Bonferroni型多重比較の検出力=0.8824(8824/10000, β=0.1176)
  Scheffe型多重比較の検出力   =0.8313(8313/10000, β=0.1687)


