검정력 분석 계산기

사용방법

1. 먼저 데이터 구조를 선택하십시오(평균 1개, 평균 2개, 비율 1개 또는 비율 2개).
2. 해결하려는 항목(필요한 표본 크기, 달성된 검정력 또는 감지 가능한 최소 효과)을 선택하십시오.
3. 알파, 꼬리 및 현실적인 효과 가정을 설정한 다음 분석으로 이동하기 전에 결과를 계획 기준으로 사용합니다.

가정 요약

• 알파, 꼬리 및 현실적인 효과 가정을 사용하여 데이터 수집 전에 연구 규모를 조정합니다.
• 2그룹 모드의 경우 첫 번째 릴리스에서는 균형 잡힌 그룹 크기를 가정합니다.
• 비율 모드의 경우 페이지는 기준 및 목표 비율을 내부적으로 표준화된 효과로 변환합니다.

페이지가 계산하는 것

1. 선택한 모드는 연구 설계를 정규 근사 검정 통계량에 매핑합니다.
2. 알파와 꼬리가 중요 임계값을 결정합니다.
3. 그런 다음 페이지에서는 필요한 표본 크기, 달성된 검정력 또는 감지 가능한 최소 효과를 해결합니다.

검정력 분석과 표본 크기

샘플 크기 "추정치가 ±3점 이내가 되려면 몇 개의 응답이 필요합니까?"와 같은 정밀한 질문에 답합니다. 이 페이지는 "알파 5%에서 80% 파워로 +2 포인트 상승을 감지하려면 몇 명의 사용자가 필요합니까?"와 같은 감지 질문에 답합니다.

의사 결정 회의의 언어가 신뢰 구간 폭에 관한 것이라면 먼저 표본 크기 페이지를 사용하십시오. 실제 효과를 탐지하거나 배제하려는 경우 검정력 분석을 사용하세요.

효과 크기에 대해 생각하는 방법

• 단지 0이 아닌 아주 작은 효과가 아니라 결정을 바꿀 수 있는 효과를 선택하십시오.
• 평균의 경우 실제 효과는 시그마에 대해 예상되는 차이에 따라 달라집니다.
• 비율의 경우 기준선과 목표 비율이 중요합니다. 10%에서 15%로 5점 상승은 60%에서 65%로 5점 상승과 동일한 표준화된 효과가 아닙니다.
• 시그마 또는 기준 비율이 불확실한 경우 하나의 숫자를 고정된 진실로 취급하는 대신 소규모 범위의 시나리오를 실행하십시오.

계획을 세운 후 해야 할 일

디자인 기획 후, 데이터 수집이 완료되면 매칭 분석 페이지로 이동합니다.

• 샘플 크기 계산기
  계획 대상이 검정 민감도가 아닌 신뢰구간 폭인 경우 이를 대신 사용하십시오.
• T-테스트 계산기
  결과가 평균이고 신뢰 구간이나 테스트 결과가 필요한 경우 수집 후 여기로 이동하세요.
• 분산분석 계산기
  설계에서 세 개 이상의 그룹에 걸쳐 평균 결과를 비교하는 경우 여기로 이동하세요.
• 카이제곱 테스트 계산기
  수집 후 개수 기반 비교 및 분할표를 보려면 여기로 이동하세요.
• 통계(추론 및 테스트)
  인접한 추론, 회귀 및 배포 도구에 대한 주제 허브로 돌아갑니다.

자주 묻는 질문

관련 계산기

• 샘플 크기 계산기
• T-테스트 계산기
• 분산분석 계산기
• 통계 추론 허브

설명(선택사항)

부하를 줄이기 위해 필요할 때만 주석을 가져옵니다.