統計的仮説検定の設計（パワーアナリシス）において、サンプルサイズ、有意水準、効果量、検出力の4つは、数学的に密接にリンクしています。これらは「4つの変数のうち3つを固定すれば、残りの1つが自動的に決定される」という性質を持ちます。
本記事では、単純な2変量の比較を超え、実務で多用される分散分析（ANOVA）、重回帰分析、ロジスティック回帰分析に焦点を当て、その理論的背景とPythonによる実装を解説します。
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