검정력과 표본수 계산기: 알려진 모분산의 양측 z 검정: 검정력=1−Φ(zα/2−δ)+Φ(−zα/2−δ). δ=효과크기×√유효표본수.
검정력과 표본수 계산기 사용법
- 먼저 검정 항목에서 계산할 조건을 선택하세요.
- 표준화 효과크기, 집단당 표본수, 양측 유의수준과 목표 검정력을 입력합니다. 모집단 분산을 아는 z 검정 모델입니다.
- 계산하기를 누르면 현재 검정력·목표 집단당 표본수·목표 총 표본수 결과를 확인할 수 있습니다. 아래 고정 예시와 비교할 때는 입력 조건도 같아야 합니다.
| 입력 항목 | 예시 값 | 입력 안내 |
|---|---|---|
| 표준화 효과크기 |차이|/모표준편차 | 0.5 | 0.00001~10 · 천 단위 쉼표 사용 가능 |
| 집단당 표본수 | 50 | 2~1,000,000 정수 · 천 단위 쉼표 사용 가능 |
| 양측 유의수준 | 0.05 | 0.00001~0.5 · 천 단위 쉼표 사용 가능 |
| 목표 검정력 | 0.8 | 0.5~0.999 · 천 단위 쉼표 사용 가능 |
| 검정 | 일표본 z 검정 | 선택 항목: 일표본 z 검정 / 두 독립집단 z 검정 — 같은 크기. 적용할 계산 방식을 선택하세요. |
| 결과 항목 | 예시 결과 |
|---|---|
| 현재 검정력 | 0.942437543 |
| 목표 집단당 표본수 | 32 |
| 목표 총 표본수 | 32 |
위 표는 고정된 예시입니다. 직접 입력한 값의 결과는 입력란 아래에 표시됩니다. 실제 이용 시에는 아래 계산 방법과 적용 조건을 함께 확인하세요.
계산 방법
알려진 모분산의 양측 z 검정: 검정력=1−Φ(zα/2−δ)+Φ(−zα/2−δ). δ=효과크기×√유효표본수.
알아두세요
모집단 분산을 안다고 가정하는 양측 z 검정입니다. t 검정의 비중심분포 기반 표본수와 다르며 탈락률은 포함하지 않습니다. 입력 범위 안의 모형 계산이며 실제 자료의 가정 충족 여부를 자동 판정하지 않습니다.
자주 묻는 질문
계산된 표본수를 t 검정 연구에 그대로 적용해도 되나요?
비중심 t 분포를 사용하는 표본수 계산과 다릅니다. 두 집단 모드에서는 집단 크기가 같다고 가정하며 예상 탈락 인원도 별도로 고려해야 합니다.
계산 방식 참고: SciPy 통계 방법 목록 — 관련 계산 원리 참고
입력·결과 안내 점검: · 생활 계산기