통계 / 연구 설계
통계적 검정력 계산기 (t 검정 표본 크기)
두 그룹 비교를 계획하십시오. 양측 또는 단측 검정에서 원하는 검정력으로 주어진 크기의 효과를 감지하는 데 필요한 그룹당 표본 크기나, 주어진 그룹 크기를 사용하는 설계의 검정력을 계산합니다.
통계적 검정력 계산기 (t 검정 표본 크기): 검정력은 두 동일 그룹을 비교하는 t 검정에서 실제 차이가 표준편차 d개일 때 p < α가 될 확률입니다. 이 도구는 비중심 t 분포의 형태를 사용해 검정력이 목표값에 도달할 때까지 그룹 크기를 늘립니다. 결과는 statsmodels와 일치합니다. d = 0.5, 검정력 80%, α = 0.05이면 그룹당 64개 표본이 필요하고, d = 0.3이면 176개, d = 0.2이면 394개가 필요합니다. 서버에 파일을 전혀 업로드하지 않고 브라우저에서 100% 로컬로 실행됩니다.
- 카테고리
- 학교 및 학습 도구
- 실행 횟수
- 브라우저에서
- 비용
- 무료 · 가입 불필요
- 사용 가능 여부
- 사용 가능
브라우저에서 전부 실행됩니다
독립 t-검정으로 두 그룹의 평균을 비교합니다. 검정력은 실제 효과가 입력한 크기일 때 유의한 결과를 찾을 가능성이며, 일반적인 목표는 80%입니다. 효과가 작을수록 훨씬 더 많은 사람이 필요합니다. d = 0.5는 α = 0.05에서 검정력 80%를 얻으려면 그룹당 64명이 필요하고, d = 0.2는 394명이 필요합니다. 이 계산은 비중심 t 분포를 밀접하게 따르며, 일반적인 경우 전용 검정력 소프트웨어와 필요한 인원 기준으로 일치합니다.
검정력이 부족한 연구
그룹당 30명일 때 d = 0.5인 중간 정도의 효과는 α = 0.05에서 약 48%의 경우에만 검출됩니다. 실제 효과를 놓치는 경우가 더 많다는 뜻입니다.
파일럿 연구의 평균과 SD로 d를 추정하려면 효과 크기 계산기를 사용하십시오.
실험 대신 설문 조사
집단을 비교하기보다 오차 한계 내에서 비율을 추정하는 것이 목적이라면 표본 크기 계산기를 사용하십시오.
중도 탈락을 고려하십시오. 10%가 탈락할 것으로 예상되면 표본 크기를 0.9로 나누십시오.
사용 방법
- 감지하려는 효과 크기를 Cohen's d와 유의수준으로 입력합니다.
- 필요한 표본 크기를 선택하고 검정력을 입력하거나, 설계의 검정력을 선택하고 그룹 크기를 입력합니다.
- 그룹당 및 전체 표본 크기, 또는 검정력과 효과를 놓칠 확률을 확인합니다.
개인정보 보호 및 제한사항
모든 계산은 브라우저에서 수행됩니다.
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자주 묻는 질문
어떤 효과 크기를 기준으로 계획해야 하나요?
실무에서 의미가 있는 가장 작은 차이나 이전 연구에서 얻은 추정치를 사용합니다. 큰 효과를 기준으로 계획했는데 실제로 작은 효과가 나타나면 연구의 검정력이 부족해집니다.
왜 검정력 80%를 사용하나요?
일반적으로 사용하는 기준으로, 계획한 크기의 실제 효과를 놓칠 확률이 5분의 1이라는 뜻입니다. 현재는 많은 분야에서 90%를 사용하기도 합니다.
다른 검정에도 적용되나요?
서로 독립적인 두 평균을 비교하는 경우에 사용합니다. 대응표본 설계, 비율 비교, ANOVA에는 각각의 공식이 필요합니다.
무료 도구 · 브라우저에서회 실행 · 계정 불필요