ベイズ的検出力分析（保証）

ベイズ的検出力分析（Assuranceとも呼ばれる）は、頻度論的な検出力の概念を、効果量の事前分布に対する確率加重平均に置き換えるサンプルサイズ決定法である。SpiegelhalterとFreedman (1986) によって最初に形式化され、O'Hagan、Stevens、Campbell (2005) によってさらに発展したこの手法は、「真の効果に関する現在の不確実性を考慮した場合、統計的に有意な結果を得る全体的な確率を高くするにはどのくらいのサンプルサイズが必要か？」という問いに答える。