통계 전력 분석

전력 분석은 가설 테스트와 직접 관련이 있습니다. 가설 테스트를 수행하는 동안 연구원은 제 1 형 오류와 제 2 형 오류의 두 가지 유형의 오류를 범할 수 있습니다. 통계적 힘은 주로 제 2 형 오류를 다룹니다.

연구자는 샘플의 크기가 클수록 연구자가 0.05 수준의 유의성을 달성하는 것이 더 쉽다는 점에 유의해야한다. 그러나 샘플이 너무 작 으면 조사자는 불충분 한 전력으로 인해 제 2 형 오류를 범할 수 있습니다.

전력 분석은 일반적으로 데이터 수집 전에 수행됩니다. 전력 분석의 기본 목적은 연구자가 원하는 유의 수준에서 주어진 테스트의 효과를 감지하기에 적합한 가장 작은 표본 크기를 결정하는 데 도움이됩니다. 전력 분석을 적용하는 이유는 이상적으로 조사자가 더 작은 샘플을 원하기 때문에 더 큰 샘플은 종종 더 작은 샘플보다 비용이 많이 들기 때문입니다. 더 작은 표본은 또한 중요성 테스트를 낙관합니다.

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전력에 영향을 미치는 요인

전력 분석에서 전력에 영향을 미치는 특정 요인이 있습니다.

원하는 전력 레벨은 일반적으로 0.80 이지만 전력 분석을 수행하는 연구원은 0 과 같이 더 높은 수준을 지정할 수 있습니다.90,이는 연구자가 제 2 형 오류를 범하지 않을 확률이 90%라는 것을 의미합니다.

전력 분석의 엄격한 요소 중 하나는 원하는 수준의 유의성입니다. 연구자가 유의 수준으로 0.001 을 지정한다고 가정합니다. 이 경우 전력 분석의 전력이 감소합니다. 따라서 알파 수준 0.001 은 연구자가 주로 제 1 형 오류를 피하는 데 관심이있는 상황에서만 적용 할 수 있습니다.

분석의 힘에 영향을 미치는 또 다른 요인은 연관 강도 또는 두 변수 간의 관계 강도입니다. 이 연합의 강도가 클수록 권력 분석의 힘이 커집니다. 이것은 협회의 더 중대한 힘이 힘 분석에 있는 힘의 더 중대한 가치에 지도한다는 것을 의미한다.

민감도라는 요소는 전력 분석의 전력에 영향을 미칩니다. 용어 감도 참 긍정 및 거짓 부정의 총 중 참 긍정의 수를 나타냅니다. 즉,전력 분석의 이러한 효과는 진정으로 수정 된 데이터를 인식합니다. 이는 매우 민감한 데이터가 전력 분석에서 전력 가치가 높은 데이터를 산출한다는 것을 의미하며,이는 연구자가이 데이터에서 2 형 오류를 범할 가능성이 적음을 의미합니다.

종속변수의 변동도 전력에 영향을 미칩니다. 종속변수의 변동이 클수록 연구자가 제 2 형 오류를 범할 가능성이 커집니다. 즉,전력 분석에서 전력 값이 낮아집니다.

전력 분석의 가정

전력 분석에는 두 가지 가정이 있습니다. 분석의 첫 번째 가정은 무작위 샘플링을 포함합니다. 즉,전력 분석이 수행되는 샘플은 무작위 샘플링 프로세스에 의해 그려집니다.

제한

또한 권력 분석의 특정 제한이 있습니다. 연구원은 힘에 영향을 미치는 요인이 특정 소프트웨어 패키지에 의해 고려되지 않는다는 것을 알아야한다. 특정 소프트웨어에 의한 전력 분석은 주어진 절차에 이상적인 샘플 크기보다 낮은 샘플 크기를 권장 할 수 있습니다. 즉,전력 분석은 샘플의 크기에 대한 특정 지침을 생성하지만 연구자가 특정 연구 프로젝트를 수행하는 동안 발생하는 복잡성을 반영 할 수는 없습니다.

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통계 전력 분석과 관련된 추가 리소스 페이지:

• 표본 크기/검정력 분석
• 표본 크기 계산 및 정당화
• 샘플링
• 리샘플링
• 몬테카를로 방법
• 표본 크기 공식
• 표준 오차

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