이 항목의 내용
1단계: 계산된 값 조사
Minitab에서는 사용자가 입력한 두 속성의 값을 사용하여 차이, 표본 크기 또는 검정력을 계산합니다.
- 차이(또는 비율)
- 검정의 표본 크기와 검정력을 입력하면 Minitab이 검정에서 지정된 검정력과 표본 크기에서 탐지할 수 있는 차이(또는 비율)를 계산합니다. 표본 크기가 클수록 차이(또는 비율)가 동등성 한계에 가까워질 수 있습니다. 이 값은 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 간의 차이(또는 비율)를 나타냅니다.
- 표본 크기
- 검정에 대한 차이(또는 비율)와 검정력 값을 입력하면 Minitab에서 표본 크기를 계산합니다. 표본 크기를 늘리면 검정력도 증가합니다. 적절한 검정력을 달성하기 위해서는 표본에 충분한 관측치가 필요합니다. 그러나 표본 크기가 불필요한 표본 추출에 비용과 시간을 소비하거나 통계적으로 유의하지 않은 차이를 탐지해야 할 정도로 크지 않아야 합니다.
참고
표본 크기가 정수이므로 검정의 실제 검정력은 사용자가 지정하는 검정력 값보다 약간 클 수도 있습니다.
- 검정력
- 표본 크기와 차이(또는 비율)를 입력하면 Minitab에서 검정의 검정력을 계산합니다. 일반적으로 0.9 이상의 검정력 값이 적절한 것으로 간주됩니다. 0.9의 검정력은 모평균 간의 차이(또는 비율)가 실제로 동등성 한계 내에 있을 때 동등성을 시연할 확률이 90%라는 것을 나타냅니다. 동등성 검정의 검정력이 낮은 경우 검정 평균과 기준 평균이 서로 같더라도 동등성을 시연하지 못할 수도 있습니다. 일반적으로 표본 크기가 더 작거나 차이(또는 비율)가 동등성 한계에 더 가까운 경우 검정에서 동등성을 주장할 검정력이 더 낮습니다.
참고
이 항목의 정의와 해석은 기본 대립 가설(하한 < 검정 평균 - 기준 평균 < 상한)을 사용하는 표준 동등성 검정에 적용됩니다.
방법
| 차이에 대한 검정력: | 검정 평균 - 기준 평균 |
|---|---|
| 귀무 가설: | 차이 ≤ -0.5 또는 차이 ≥ 0.5 |
| 대립 가설: | -0.5 < 차이 < 0.5 |
| α 수준: | 0.05 |
결과
| 차이 | 표본 크기 | 검정력 |
|---|---|---|
| 0.3 | 15 | 0.955316 |
주요 결과: 차이, 표본 크기, 검정력
이 결과는 표본 크기가 15이고 차이가 0.3인 경우, 동등성을 입증하기 위한 검정력이 약 0.96이라는 것을 보여줍니다. 따라서 검정의 검정력이 적절합니다. 검정력 곡선을 사용하여 차이가 더 커도 검정에서 적절한 검정력(0.9)을 달성할 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.
2단계: 검정력 곡선 조사
검정에 적절한 표본 크기 또는 검정력을 평가하려면 검정력 곡선을 사용합니다.
검정력 곡선은 쌍체 차이의 표준 편차와 유의 수준이 일정하게 유지되는 경우 각 표본 크기에 대한 검정력과 차이(또는 비율)의 모든 조합을 나타냅니다. 검정력 곡선의 각 기호는 사용자가 입력하는 값을 기준으로 계산된 값을 나타냅니다. 예를 들어, 표본 크기와 검정력 값을 입력하면 Minitab에서 해당하는 차이(비율)를 계산하고 계산된 값을 그래프에 표시합니다.
곡선의 값을 조사하여 특정한 검정력 값과 표본 크기에서 사용할 수 있는 검정 평균과 기준 평균의 차이(또는 비율)를 확인합니다. 일반적으로 0.9의 검정력 값이 적절한 것으로 간주됩니다. 그러나 일부 실무자들은 0.8의 검정력 값이 적절하다고 생각합니다. 동등성 검정의 검정력이 낮은 경우 모집단 평균이 서로 같더라도 동등성을 시연하지 못할 수도 있습니다. 표본 크기를 늘리면 검정력도 증가합니다. 적절한 검정력을 달성하기 위해서는 표본에 충분한 관측치가 필요합니다. 그러나 표본 크기가 불필요한 표본 추출에 비용과 시간을 소비하거나 통계적으로 유의하지 않은 차이를 탐지해야 할 정도로 크지 않아야 합니다. 일반적으로, 차이(또는 비율)가 동등성 한계에 가까울수록 동등성을 시연하기 위해 더 많은 검정력이 필요합니다.
이 그래프에서 표본 크기 10에 대한 검정력 곡선은 약 ±0.1의 차이에 대한 검정력이 0.9라는 것을 보여줍니다. 표본 크기 20에 대한 검정력 곡선은 약 ±0.2의 차이에 대한 검정력이 0.9라는 것을 보여줍니다. 각 곡선에 대해 차이가 동등성 하한 또는 동등성 상한에 가까워짐에 따라 검정력이 감소하고 α(알파, 동등성이 참이 아닐 때 동등성을 주장할 위험)에 가까워집니다.
