검정력 증대

가설 검정의 검정력 증대

다음과 같은 방법을 사용하여 가설 검정의 검정력을 높일 수 있습니다.

더 큰 표본을 사용합니다.
더 큰 표본을 사용하면 모집단에 대한 더 많은 정보가 제공되므로, 검정력이 증가합니다. 보통 더 큰 표본을 사용하는 것이 검정력을 증가시키는 가장 실제적인 방법입니다.
공정을 개선합니다.
평균의 가설 검정(1-표본 Z 검정, 1-표본 t 검정, 2-표본 t 검정, 쌍체 t 검정)의 경우 공정을 개선하면 표준 편차가 감소합니다. 표준 편차가 감소할 경우 검정력이 증가하고 더 작은 차이를 탐지할 수 있습니다.
더 높은 유의 수준(알파 또는 α라고도 함)을 사용합니다.
더 높은 유의 수준을 사용하면 귀무 가설을 기각할 확률이 증가합니다. 그러나 실제로 참인 귀무 가설은 기각하지 않도록 주의하십시오. 참인 귀무 가설을 기각하는 오류를 제1종 오류라고 합니다.
차분에 대해 더 큰 값을 선택합니다.
모평균에서 더 큰 차이를 더 쉽게 탐지할 수 있습니다.
방향 가설(단측 가설이라고도 함)을 사용합니다.
방향 가설은 지정된 방향에서 지정된 차이를 탐지할 수 있는 검정력이 더 큽니다. 방향은 더 큼 또는 더 작음입니다. 그러나 방향 가설은 반대 방향의 차이를 탐지할 수 없으므로 주의하십시오.

다음과 같은 방법을 사용하여 분산 분석의 검정력을 높일 수 있습니다.

더 큰 표본을 사용합니다.
더 큰 표본을 사용하면 모집단에 대한 더 많은 정보가 제공되므로, 검정력이 증가합니다. 보통 더 큰 표본을 사용하는 것이 검정력을 증가시키는 가장 실제적인 방법입니다.
평균 간 최대 차이 값에 대해 더 큰 값을 선택합니다.
모평균에서 더 큰 차이를 더 쉽게 탐지할 수 있습니다.
공정을 개선합니다.
공정을 개선하면 표준 편차가 감소하고, 따라서 검정력이 증가합니다.
더 높은 유의 수준(알파 또는 α라고도 함)을 사용합니다.
더 높은 유의 수준을 사용하면 귀무 가설을 기각할 확률이 증가합니다. 그러나 실제로 참인 귀무 가설은 기각하지 않도록 주의하십시오. 참인 귀무 가설을 기각하는 오류를 제1종 오류라고 합니다.

다음과 같은 방법을 사용하여 2-수준 요인 설계 또는 Plackett-Burman 설계에 대한 검정력을 높일 수 있습니다.

다음 방법은 검정력을 증가시키는 데만 사용하십시오. 검정력을 높이기 위해 블럭 수, 완전 설계 또는 요인 설계 선택 등 다른 설계 고려사항은 변경하지 마십시오. 이러한 사항은 검정력 대신 연구 목표를 기반으로 변경 여부를 결정해야 합니다.

더 많은 반복실험을 사용합니다.
더 많은 반복실험을 사용하면 모집단에 대한 더 많은 정보가 제공되므로, 검정력이 증가합니다. 일반적으로 더 많은 반복실험을 사용하는 것이 검정력을 증가시키는 가장 실제적인 방법입니다.
더 많은 중앙점을 사용합니다.
더 많은 중앙점을 사용하면 표준 편차 추정치의 정확도가 증가하고 이에 따라 검정력도 증가합니다.
효과에 대해 더 큰 값을 선택합니다.
모평균에서 더 큰 차이를 더 쉽게 탐지할 수 있습니다.
공정을 개선합니다.
공정을 개선하면 표준 편차가 감소하고, 따라서 검정력이 증가합니다.
더 높은 유의 수준(알파 또는 α라고도 함)을 사용합니다.
더 높은 유의 수준을 사용하면 귀무 가설을 기각할 확률이 증가합니다. 그러나 실제로 참인 귀무 가설은 기각하지 않도록 주의하십시오. 참인 귀무 가설을 기각하는 오류를 제1종 오류라고 합니다.