サンプルサイズの決定方法について

Question

第一種の過誤、第二種の過誤、効果量からサンプルサイズを算出することができると学びましたが、実際にどういう場面で使うことができるのか分かりません。
簡単にご教示頂けたら幸いでございます。

また、機械学習においても特徴量としてのサンプルサイズがあるのですが、Feature engineering等でサンプルを使えば良いだけで、特段サンプルサイズを気にする必要はないのでしょうか？

よろしくお願いいたします。

Answer 1

第一種の過誤、第二種の過誤、効果量からサンプルサイズを算出することができると学びました

の学ばれたところに書いてあると思いますが、統計的仮説検定で用います。

https://bellcurve.jp/statistics/course/9315.html
https://bellcurve.jp/statistics/glossary/1301.html

より詳しくは『サンプルサイズの決め方』が難しいですが詳しいです。

機械学習においても特徴量としてのサンプルサイズがあるのですが、Feature engineering等でサンプルを使えば良いだけで、特段サンプルサイズを気にする必要はないのでしょうか？

「特徴量としてのサンプルサイズがある」という意味が分かりません。私は聞いたことがありません。

統計的仮説検定であろうが機械学習であろうがサンプルサイズが小さすぎれば予測誤差は大きくなり、信頼のおける結果とはなりません。