쌍체 데이터를 사용한 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 분석가는 두 개의 다른 장치를 사용하여 동일한 환자 그룹의 혈당 수준을 두 번 측정합니다. 분석가는 새 장치의 평균 혈당 수치가 현재 승인된 장치의 평균 혈당 수치의 ±20% 내에 있는지 여부를 확인하려고 합니다.

      • 검정 평균 > 기준 평균

        검정 모집단의 평균이 기준 모집단의 평균보다 큰지 여부를 검정합니다.

        예를 들어, 한 분석가가 새로운 칼날이 현재 사용 중인 칼날보다 가죽 표본을 더 잘 절단하는지 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, 연구자들이 인기 있는 약물의 새 제조 방법을 개발하고 있습니다. 새 제조 방법은 비용이 더 저렴하지만, 최대 효과를 얻는 데 더 많은 시간이 필요합니다. 연구자들은 최대 효과를 얻는 데 필요한 평균 시간의 차이가 현재 약물의 평균 시간을 2분 이상 초과하지 않는다는 것을 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: 관심의 대상이 되는 표본 크기를 입력합니다. 여러 표본 크기의 효과를 평가하려면 여러 개의 값을 입력합니다. 표본 크기가 클수록 동등성을 시연하기 위한 검정력이 더 높습니다.

    • 차이(또는 비율): 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. 쌍체 차이의 표준 편차에 다음 중 하나를 입력합니다.
    • 검정 평균 - 기준 평균(차이)에 대한 가설의 경우 차이 값의 표준 편차에 대한 추정치를 입력합니다.
    • 검정 평균/기준 평균(로그 변환별 비율)에 대한 가설의 경우 로그 변환된 값 간의 차이의 표준 편차에 대한 추정치를 입력합니다.
    이미 데이터를 수집하고 분석한 경우 표본 데이터의 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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