Minitab에서는 텍스트 요인이 없고, 따라서 유사 중앙점이 없다고 가정합니다.
Minitab에서는 먼저 오차에 대한 자유도(v)를 계산합니다.
용어 | 설명 |
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k | 요인 수 |
r | 반복실험당 구석점에서의 런 수 |
n | 반복실험 횟수 |
b | 블럭 수(블럭이 없는 경우 b = 1) |
σ | 추정 표준 편차 |
δ | 효과 |
α | 유의 수준 |
v | 오차에 대한 자유도 |
λ | 비중심 모수 |
fα | 임계값(자유도가 1 및 ν인 F 분포의 상한 α 점) |
F(fα ; 1, v, λ) | fα에서 평가된 분자 자유도가 1, 분모 자유도가 v, 비중심 모수가 λ인 F 분포의 CDF |
cpblock | 블럭당 중앙점 수 |
cptotal | 총 중앙점 수 = b * cpblock |
검정력 값과 두 개의 다른 속성을 제공하면 Minitab에서 검정력 방정식을 반복적으로 적용하여 알 수 없는 네 번째 속성을 계산합니다. 각 반복실험에서 Minitab은 사용자가 제공한 속성의 값과 사용자가 제공하지 않은 통계량의 실제 값에 대해 검정력을 평가합니다. 사용자가 지정한 검정력 값에 도달하면 알고리즘이 중단됩니다.
검정력 값을 제공하는 경우 목표 검정력을 생성하는 반복실험 횟수에 해당하는 정수 값이 없을 수도 있습니다. 이러한 경우 Minitab에서는 목표 검정력 값을 주어진 사양에서 달성 가능한 실제 검정력과 함께 표시합니다. 실제 검정력은 목표 검정력에 가장 가깝지만 목표 검정력보다 큰 값입니다.
용어 | 설명 |
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r | 반복실험당 구석점에서의 런 수 |
n | 반복실험 횟수 |
σ | 추정 표준 편차 |
δ | 효과 |
λ | 비중심 모수 |