2-표본 동등성 검정의 검정력 및 표본 크기에 대한 데이터 입력

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  1. 다음에 대한 가설에서 동등성 기준을 표현하려는 방식을 선택합니다.
    • 검정 평균 - 기준 평균(차이)

      검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이의 관점에서 동등성을 정의합니다.

    • 검정 평균/기준 평균(로그 변환별 비율)

      원래 데이터의 로그 변환을 사용하여 모형화된 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 비율의 관점에서 동등성을 정의합니다. 이 옵션의 경우 모든 관측치가 0보다 커야 합니다.

  2. 무엇을 결정하시겠습니까?(대립 가설)에서 입증 또는 시연하려는 대립 가설을 선택합니다.
    • 검정 평균 - 기준 평균(차이)에 대한 가설의 경우 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
      • 하한 < 검정 평균 - 기준 평균 < 상한

        모집단 평균 간의 차이가 지정한 한계 내에 있는지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 새 일반 약물의 평균 강도가 유명 브랜드 약물의 평균 강도의 ±10mg/ml 내에 있는지 여부를 확인하려고 합니다.

      • 검정 평균 > 기준 평균

        검정 모집단의 평균이 기준 모집단의 평균보다 큰지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 식품 분석가가 개선된 방법으로 제조한 개사료 100g당 평균 단백질이 현재 제조 방법보다 더 많이 함유되어 있는지 여부를 확인하려고 합니다.

      • 검정 평균 < 기준 평균

        검정 모집단의 평균이 기준 모집단의 평균보다 작은지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 새 약물이 현재 약물보다 빠른 시간 안에 효력을 나타낸다는 것을 시연하려고 합니다.

      • 검정 평균 - 기준 평균 > 하한

        모집단 평균 간의 차이가 하한보다 큰지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 연구자가 실험 약물을 사용할 경우 확장기 혈압이 현재 약물을 사용하는 경우보다 평균 3mm Hg 이상 더 감소하는지 여부를 확인하려고 합니다.

      • 검정 평균 - 기준 평균 < 상한

        모집단 평균 간의 차이가 상한보다 작은지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 어떤 지역에 있는 병원의 응급실 부서의 평균 대기 시간이 다른 지역에 있는 병원의 평균 대기 시간을 5분 이상 초과하지 않는지 여부를 확인하려고 합니다.

    • 검정 평균/기준 평균(로그 변환별 비율)에 대한 가설의 경우 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
      • 하한 < 검정 평균 / 기준 평균 < 상한

        모집단 평균 간의 비율이 지정한 한계 내에 있는지 여부를 검정합니다. 두 한계 모두 0보다 커야 합니다. 비율이 1이면 두 평균이 같다는 것을 의미합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 로그 변환 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 80%(0.8) - 125%(1.25) 내에 있다는 것을 시연해야 합니다.

      • 검정 평균 / 기준 평균 > 하한

        모집단 평균 간의 비율이 하한보다 큰지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 로그 변환 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 80%(0.8)보다 크다는 것을 시연해야 합니다.

      • 검정 평균 / 기준 평균 < 상한

        모집단 평균 간의 비율이 상한보다 작은지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 로그 변환 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 125%(1.25)보다 작다는 것을 시연해야 합니다.

  3. 대립 가설에 포함되는 각 동등성 한계에 대한 값을 입력합니다.
    • 하한

      차이 또는 비율에 대해 허용 가능한 최저값을 입력합니다. 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이(또는 비율)가 이 값보다 작지 않다는 것을 시연하려고 합니다.

    • 상한

      차이 또는 비율에 대해 허용 가능한 최고값을 입력합니다. 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이(또는 비율)가 이 값을 초과하지 않는다는 것을 시연하려고 합니다.

  4. 다음 검정력 함수 변수 중 두 개에 대한 값을 지정합니다. 계산할 변수를 공백으로 둡니다.

    한 필드에 여러 개의 값을 입력하는 경우에는 공백을 사용하여 값을 구분합니다. 기호를 사용하여 여러 개의 값을 나타낼 수도 있습니다. 예를 들어, 증분이 5인 10에서 40까지의 표본 크기를 나타내기 위해 10:40/5를 입력할 수 있습니다.

    • 표본 크기: 각 그룹에 대한 관측치의 수를 입력합니다. 예를 들어, 2개 그룹 각각에 대해 50개의 관측치를 수집할 계획인 경우 50을 입력합니다. 여러 표본 크기의 효과를 평가하려면 여러 개의 값을 입력합니다. 표본 크기가 클수록 동등성을 시연하기 위한 검정력이 더 높습니다.

    • 차이(한계 내): 검정 평균과 기준 평균 간의 차이(또는 비율)를 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다. 사용자가 입력하는 값은 동등성 한계 내에 있어야 합니다. 차이(또는 비율)가 동등성 한계에 가까운 경우 적절한 검정력을 달성하려면 더 큰 표본 크기가 필요합니다.

    • 검정력 값: 모집단 차이(또는 비율)가 동등성 한계 내에 있을 때 검정에서 동등성을 보이는 확률을 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다. 일반적인 값은 0.8과 0.9입니다. 예를 들어, 한 분석가가 검정 처리의 평균과 기준 처리의 평균이 실제로 같을 때 검정에서 평균 간의 동등성을 입증할 확률이 90%라는 것을 나타내기 위해 0.9를 입력합니다.
  5. 데이터에서 기대되는 변동의 양을 지정합니다. Minitab에서는 검정 모집단과 기준 모집단의 표준 편차와 변동 계수가 같다고 가정합니다.
    • 차이 검정의 경우 표준 편차에 표준 편차의 추정치를 입력합니다.
    • 비율(로그 변환) 검정의 경우 변동 계수(CV)에 원시 데이터의 변동 계수에 대한 추정치를 입력합니다.
    이미 데이터를 수집하고 분석한 경우 표본 데이터의 표본 추정치를 사용할 수 있습니다. 변동 계수는 표준 편차를 평균으로 나눈 값과 같습니다. 등분산을 가정할 수 있는 경우 표준 편차에 대한 관련 2-표본 동등성 검정의 합동 표준 편차를 사용할 수 있습니다. 데이터가 없는 경우에는 관련 연구, 설계 규격, 시험 연구, 주제 관련 지식 또는 유사한 정보를 사용하여 추정하십시오.
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