원하는 방법 또는 공식을 선택하십시오.
분산 검정의 검정력 곡선은 Q(ρ) = P(H0 | ρ 기각)입니다.
용어 | 설명 |
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Φ | 표준 정규 분포의 CDF |
tα d | 자유도가 d = n1 + n2 – 2인 t-분포의 상위 백분위수 |
θ | |
c | |
ρ | σ 1 / σ 2 |
n 1 | 첫 번째 표본의 크기 |
n 2 | 두 번째 표본의 크기 |
분산 검정의 검정력 곡선은 Q(ρ) = P(H0 | ρ 기각)입니다.
용어 | 설명 |
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F k 1, k 2 | 자유도가 k1 및 k2인 F 분포의 분포 함수 |
v k 1, k 2, A | A에서 평가된 자유도가 k 1 및 k 2인 F 분포의 역 CDF |
k 1 | n – 1 |
k2 | n – 1 |
α | 유의 수준 |
ρ | σ 1 / σ 2 |
Bonett 방법의 검정력을 계산하려면 세션 명령 POWER를 하위 명령 TWOVARIANCE 및 BONETT과 함께 사용하십시오.
용어 | 설명 |
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Si | 표본 i의 표준 편차 |
ρ | 모집단 표준 편차의 비율( s1 / s2) |
se | 표준 오차 |
γ | 상위 모집단의 실제 공통 첨도(γ는 초과 첨도가 아닙니다.) |
n | 표본 크기(검정력 계산의 경우 두 표본에 대해 n이 같다고 가정합니다.) |
Φ | 표준 정규 분포의 누적분포함수 |
α | 검정의 유의 수준 |
zi | 표준 정규 분포의 상위 i번째 백분위수 점 |
검정력과 표본 크기 값을 제공하면 Minitab에서 비율 값을 계산합니다. 검정력과 비율 값을 제공하면 Minitab에서 표본 크기 값을 계산합니다.
이 두 경우에 Minitab에서는 검정력 방정식과 함께 반복 알고리즘을 사용합니다. 각 반복에서 Minitab은 시험 표본 크기 또는 시험 비율에 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.