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이 계산은 비중심 모수가 λ인 t-분포를 기반으로 합니다.
검정력 = 1 – t(tα; v, λ)
검정력 = t(–tα; v, λ)
검정력 = 1 – t(tα/2; v, λ) + t(–tα/2; v, λ)
용어 | 설명 |
---|---|
λ | t 분포의 비중심 모수 |
δ | 두 모집단 평균 간의 차이 |
σ | 표준 편차 |
n | 각 표본의 표본 크기 |
t(x; v, λ) | x에서 평가된 자유도가 v, 비중심 모수가 λ인 t 분포의 CDF |
t α | 단측 임계값(자유도가 v인 t 분포의 상위 α 점) |
t α/2 | 양측 임계값(자유도가 v인 t 분포의 상위 α / 2 점) |
v | 오차에 대한 자유도 = 2n – 2 |
λ | t 분포의 비중심 모수 |
검정력과 표본 크기 값을 제공하면 Minitab에서 차이 값을 계산합니다. 검정력과 차이 값을 제공하면 Minitab에서 표본 크기 값을 계산합니다.
이 두 경우에 Minitab에서는 반복 알고리즘을 검정력 방정식과 함께 사용합니다. Minitab은 각 반복에서 시험 표본 크기 또는 시험 차이 값에 대한 검정력을 평가하고 사용자가 요청한 값에 도달하면 중지합니다.
Minitab에서 표본 크기를 계산할 때 목표 검정력을 생성하는 표본 크기에 해당하는 정수 값이 없을 수도 있습니다. 이 경우 Minitab에서는 목표 검정력 값을 실제 검정력과 함께 표시합니다. 실제 검정력은 정수 표본 크기에 해당하고 목표값에 가장 가깝지만 목표값보다 큰 값입니다.