이 계산은 비중심 모수가 λ인 F-분포를 기반으로 합니다.


Minitab에서는 다른 평균이 모두 최소값과 최대값의 중간에 있다는 최악의 가정 하에 λ를 계산합니다. 결과는 지정된 표본 크기와 지정된 평균 간의 최대 차이에 대해 검정력을 최소화하는 평균의 구성입니다.
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| k | 수준 수 |
| n | 각 수준의 표본 수 |
| α | 유의 수준 |
| σ | 표준 편차 |
![]() | 오차에 대한 자유도, k * ( n – 1 )와 같음 |
| fα | 임계값(자유도가 k – 1 및 ν인 F 분포의 상한 α 점) |
| μi | 수준 i에서의 평균 반응 |
![]() | 합계 (μi) / k |
![]() | fα에서 평가된 자유도가 k – 1, 분모 자유도가 v, 비중심 모수가 λ인 F 분포의 CDF |
검정력과 표본 크기 값을 제공하면 Minitab에서 최대 차이 값을 계산합니다. 검정력과 최대 차이 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 차이에 대한 검정력을 평가하고 사용자가 지정한 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 검정력 옆에 표시합니다. 실제 검정력은 정수 표본 크기에 해당하고 목표값에 가장 가깝지만 목표값보다 큰 값입니다.