효과 상세 정보
"최소 제곱 적합" 보고서의 "효과 상세 정보" 옵션은 개별 효과에 대한 상세 정보, 그림 및 검정을 제공합니다. 이 보고서는 "모형 적합" 시작 창에서 선택한 강조에 따라 별도의 보고서로 구성됩니다.
• 효과 레버리지 강조: "전체 모형" 보고서 오른쪽에 있는 "최소 제곱 적합" 보고서의 위에 각 효과의 개별 보고서가 있습니다. 이 경우 보고서에는 효과에 대한 레버리지 그림이 포함됩니다.
• 효과 선별 또는 최소 보고서 강조: "효과 상세 정보" 보고서가 제공되지만 처음에 닫혀 있습니다. 표시 아이콘을 클릭하면 보고서가 표시됩니다.
보고서의 초기 콘텐츠는 최소 제곱 평균 테이블입니다. 효과의 특성에 따라 이 테이블이 적절하지 않을 수 있으며 초기 기본 보고서에 콘텐츠가 아무것도 표시되지 않을 수 있습니다. 그러나 특정 빨간색 삼각형 옵션을 사용할 수 있습니다.
효과 옵션 테이블
효과 이름 옆의 빨간색 삼각형 메뉴는 다음 옵션을 제공합니다. 특정 모델링 유형의 경우 일부 옵션은 적절하지 않을 수 있으므로 사용할 수 없습니다.
최소 제곱 평균 테이블
효과를 검정할 때 비교되는 통계량을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 테이블에서 확인하십시오.
연속형 효과에는 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
최소 제곱 평균 그림
명목형 및 순서형 효과에 대한 최소 제곱 평균 그림을 표시합니다. 교호작용 효과의 경우 이 옵션은 "최소 제곱 평균 그림 옵션" 창을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 그림에서 확인하십시오.
최소 제곱 평균 대비…
명목형 효과, 순서형 효과 및 교호작용의 수준을 비교하기 위해 대비를 지정하고 검정할 수 있는 "대비 지정" 창을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 대비…에서 확인하십시오.
최소 제곱 평균 스튜던트 t
스튜던트 t 검정을 사용하여 최소 제곱 평균의 쌍별 비교를 위한 검정 및 신뢰 구간을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 스튜던트 t 및 최소 제곱 평균 Tukey HSD에서 확인하십시오.
참고: 유의 수준은 개별 비교에 적용되고 모든 비교에 전체적으로 적용되지 않습니다. 비교 모음의 오차율은 개별 검정의 오차율보다 큽니다.
최소 제곱 평균 Tukey HSD
Tukey-Kramer HSD(Honestly Significant Difference) 검정(Tukey 1953, Kramer 1956)을 사용하여 최소 제곱 평균의 쌍별 비교를 위한 검정 및 신뢰 구간을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 스튜던트 t 및 최소 제곱 평균 Tukey HSD에서 확인하십시오.
참고: 유의 수준은 쌍별 비교 모음에 적용됩니다. 유의 수준은 표본 크기가 같으면 정확하고 표본 크기가 다르면 약간 작습니다(Hayter 1984).
최소 제곱 평균 Dunnett
지정하는 대조 수준에 대해 쌍별 비교를 위한 검정 및 신뢰 구간을 표시합니다. 또한 검정 결과 그림도 제공합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 Dunnett에서 확인하십시오.
조각 검정
교호작용에 있는 각 열의 각 수준에 대해 교호작용에 있는 다른 분류 열의 모든 수준 간 쌍별 비교를 공동으로 검정합니다. 자세한 내용은 조각 검정에서 확인하십시오.
참고: 명목형 및 순서형 효과를 포함하는 교호작용에만 사용할 수 있습니다.
검정력 분석
효과 검정에 대한 검정력을 분석할 수 있는 "검정력 상세 정보" 보고서를 표시합니다. 자세한 내용은 검정력 분석에서 확인하십시오.
최소 제곱 평균 테이블
최소 제곱 평균은 다른 모형 요인이 중립 값으로 설정된 범주형 효과의 수준에 대해 모형에서 예측한 값입니다. 연속형 효과의 중립 값은 표본 평균으로 정의됩니다. 관심 효과와 연관이 없는 명목형 효과의 중립 값은 해당 효과에 대한 계수의 평균입니다. 연관이 없는 순서형 효과의 중립 값은 값 순서화에서 효과의 첫 번째 수준으로 정의됩니다.
최소 제곱 평균은 조정 평균 또는 모집단 주변 평균이라고도 합니다. 모형에 다른 효과가 있는 경우 최소 제곱 평균이 단순 평균과 다를 수 있습니다. 사실 최소 제곱 평균은 표본 평균보다 서로 더 가까운 것이 일반적입니다. 이러한 예측이 수행되는 중립 값의 특성 때문에 이런 상황이 발생합니다.
최소 제곱 평균은 다른 모형 요인의 특정 값에 대한 예측이므로 서로 비교할 수 있습니다. 효과를 검정할 때 최소 제곱 평균을 사용하여 비교합니다. 최소 제곱 평균에 대한 자세한 내용은 명목형 요인에 대한 최소 제곱 평균 및 순서형 최소 제곱 평균에서 확인하십시오.
Figure 3.10에 표시된 "효과 상세 정보" 보고서에는 세 가지 효과에 대한 각 보고서가 포함되어 있습니다. "최소 제곱 평균 테이블"은 age 및 sex에 제공되지만 연속형 효과인 height에는 제공되지 않습니다. 최소 제곱 평균이 표본 평균과 어떻게 다른지 확인하십시오.
그림 3.10 최소 제곱 평균 테이블
"최소 제곱 평균 테이블" 보고서에는 다음 열이 포함됩니다.
수준
범주형 수준 또는 수준 조합입니다.
최소 제곱 평균
각 수준에 대한 최소 제곱 평균의 추정값입니다.
추정 가능성
(최소 제곱 평균을 추정할 수 없는 경우에만 표시됨) 최소 제곱 평균을 추정할 수 없는 경우 경고가 표시됩니다.
표준 오차
각 수준에 대한 최소 제곱 평균의 표준 오차입니다.
95% 하한
최소 제곱 평균에 대한 95% 신뢰 하한입니다. 이 열은 회귀 보고서 > 모든 신뢰 구간 표시 옵션을 선택했거나, 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 > 95% 하한을 선택한 경우에만 나타납니다.
95% 상한
최소 제곱 평균에 대한 95% 신뢰 상한입니다. 이 열은 회귀 보고서 > 모든 신뢰 구간 표시 옵션을 선택했거나, 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 > 95% 상한을 선택한 경우에만 나타납니다.
CI
각 차이의 크기와 신뢰 구간을 보여 주는 그림입니다.
평균
(주효과에만 표시됨) 지정된 수준에 대한 반응 표본 평균입니다. 이 평균은 모형의 다른 효과에 대한 값이 이 효과에서 균형을 이루지 못하는 경우 최소 제곱 평균과 다릅니다.
최소 제곱 평균 그림
"최소 제곱 평균 그림" 옵션은 명목형 효과, 순서형 효과 및 교호작용에 대한 최소 제곱 평균 그림을 생성합니다. 교호작용 효과의 경우 이 옵션은 "최소 제곱 평균 그림 옵션" 창을 표시합니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 그림 옵션에서 확인하십시오.
"최소 제곱 평균 그림"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
신뢰 한계 표시
그림에 각 추정값의 신뢰 한계를 표시하거나 숨깁니다.
연결된 점 표시
그림에 각 수준에 대한 최소 제곱 평균을 연결하는 하나 이상의 선을 표시하거나 숨깁니다.
제거
지정된 효과에 대한 최소 제곱 평균 그림 보고서를 제거합니다.
최소 제곱 평균 그림 옵션
교호작용 효과의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "최소 제곱 평균 그림" 옵션을 선택하면 "최소 제곱 평균 그림 옵션" 창이 나타납니다.
그림 3.11 최소 제곱 평균 그림 옵션 창
창에서 아무것도 선택하지 않고 "확인"을 클릭하면 최소 제곱 평균 그림 하나가 나타납니다. 그림의 가로 축은 각 조합에 대해 별도의 효과를 얻기 위해 내포된 요인의 수준으로 구성됩니다. 교호작용 그림을 생성하려면 "교호작용 그림 생성" 옆의 상자를 선택합니다. "중첩을 위한 항 선택" 옵션을 사용하면 교호작용 그림에서 중첩 변수로 표시되는 효과를 선택할 수 있습니다.
삼원 교호작용 항의 경우 교호작용 그림에 대한 중첩 변수를 선택하면 두 번째 옵션 패널이 나타납니다. 두 번째 패널에서 아무것도 선택하지 않고 "확인"을 클릭하면 교호작용 그림 하나가 나타납니다. 아니면 두 번째 옵션 패널을 사용하여 "별도 그림을 위한 항 선택"에서 선택한 효과의 각 수준에 대한 별도의 교호작용 그림을 생성할 수도 있습니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 그림의 예에서 확인하십시오.
그림 3.12 두 효과에 대한 최소 제곱 평균 테이블 및 최소 제곱 평균 그림
최소 제곱 평균 대비…
대비는 모수 값의 선형 결합입니다. "대비 지정" 창에서 여러 대비를 지정하고 값이 0인지 여부를 공동으로 검정할 수 있습니다.
JMP에서는 효과의 최소 제곱 평균에 의해 대비를 구성합니다. 대비의 각 열은 합이 0이 되어 절대값의 합이 2가 되도록 정규화됩니다. 대비에 공변량이 포함된 경우 대비를 검정할 공변량 값을 지정할 수 있습니다.
"대비 지정" 상자에는 효과의 이름과 효과의 수준 이름이 표시됩니다. 대비 값은 처음에 0으로 설정되고 + 및 - 기호를 포함하는 셀 옆에 나타납니다. 수준을 비교하려면 이러한 버튼을 클릭합니다.
+ 또는 - 버튼을 클릭할 때마다 대비 계수는 합이 0이 되고 가능한 경우 절대값의 합이 2가 되도록 정규화됩니다. 추가 수준을 비교하려면 새 열 버튼을 클릭합니다. 그러면 새 대비를 정의할 새 열이 나타납니다. 끝나면 완료를 클릭합니다. "대비" 보고서가 나타납니다(Figure 3.13). 전체 검정은 모든 대비에 대한 결합 F-검정입니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 대비의 예에서 확인하십시오.
참고: 가능한 최대 대비 수보다 많이 지정하려고 하면 검정이 자동으로 평가됩니다.
"대비" 보고서에는 결합 F-검정에 대한 다음 상세 정보가 제공됩니다.
SS
결합 검정의 제곱합입니다.
NumDF
분자 자유도입니다.
DenDF
분모 자유도입니다.
F 비
SS를 NumDF로 나눈 값을 평균 제곱 오차로 나눈 값의 비율입니다.
Prob > F
유의성 검정의 p 값입니다.
검정 상세 정보 보고서
"검정 상세 정보" 보고서(Figure 3.13)에는 검정한 각 대비에 대한 열이 표시됩니다. 이 보고서에는 각 대비에 대해 추정값, 표준 오차, 해당 단일 대비 검정에 대한 t 비, 해당 p 값, 제곱합, 대비 추정값의 신뢰 구간 등이 제공됩니다. 신뢰 구간의 기본 유의 수준은 0.05이지만 "모형 적합" 시작 창에서 다른 유의 수준을 지정할 수 있습니다.
모수 함수 보고서
"모수 함수" 보고서(Figure 3.13)에는 지정한 대비가 모형 항의 선형 결합으로 표시됩니다.
그림 3.13 최소 제곱 평균 대비 보고서
최소 제곱 평균 스튜던트 t 및 최소 제곱 평균 Tukey HSD
"최소 제곱 평균 스튜던트 t" 및 "최소 제곱 평균 Tukey HSD"(Honestly Significant Difference) 옵션은 모형 효과의 쌍별 비교를 검정합니다.
• 최소 제곱 평균 스튜던트 t 옵션은 일반적인 독립 표본, 등분산 t-검정을 기반으로 합니다. 각 비교는 지정된 유의 수준을 기반으로 합니다. 여러 비교를 수행하여 구한 전체 오차율이 지정된 유의 수준을 초과합니다.
• 최소 제곱 평균 Tukey HSD 옵션은 Tukey HSD 검정을 수행합니다. 이러한 비교를 위한 유의 수준은 전체 쌍별 비교 모음에 적용됩니다. 따라서 최소 제곱 평균 Tukey HSD의 신뢰 구간이 최소 제곱 평균 스튜던트 t의 신뢰 구간보다 넓습니다. 유의 수준은 표본 크기가 같으면 정확하고 표본 크기가 다르면 약간 작습니다(Hayter 1984).
Figure 3.14에서는 Big Class.jmp 샘플 데이터 테이블의 age 효과에 대한 최소 제곱 평균 Tukey 보고서를 보여 줍니다. 이 보고서를 생성하려면 Fit Model 데이터 테이블 스크립트를 실행하고 "age"의 빨간색 삼각형을 클릭한 후 최소 제곱 평균 Tukey HSD를 선택합니다. 기본적으로 이 보고서에는 교차표 보고서와 연결 문자 보고서가 표시됩니다.
그림 3.14 최소 제곱 평균 Tukey HSD 보고서
교차표 보고서
두 옵션 모두 교차표 보고서라는 행렬을 표시합니다. 각 셀에는 평균 차이, 차이 표준 오차, 신뢰 하한 및 상한이 포함됩니다. 유의 수준 및 해당 임계값이 행렬 위에 표시됩니다. 기본 유의 수준은 0.05이지만 "모형 적합" 시작 창에서 다른 유의 수준을 지정할 수 있습니다. 통계적으로 차이가 있는 평균 쌍에 해당하는 셀은 빨간색으로 표시됩니다.
연결 문자 보고서
기본적으로 연결 문자 보고서는 교차표 행렬 아래에 나타납니다. 동일한 문자를 공유하거나 이 문자로 연결되는 수준은 통계적으로 차이가 없습니다. 공통 문자로 연결되지 않는 수준은 통계적으로 차이가 있습니다.
Figure 3.14에서 17, 12, 16, 13 및 15 수준은 문자 A로 연결됩니다. 연결은 이러한 수준이 0.05 유의 수준에서 차이가 없음을 나타냅니다. 또한 16, 13, 15 및 14 수준은 문자 B로 연결되어 해당 수준이 통계적으로 차이가 없음을 나타냅니다. 그러나 age 17과 14 및 age 12와 14는 공통 문자로 연결되지 않으므로 이 두 쌍의 수준이 통계적으로 차이가 있음을 나타냅니다.
팁: 연결 문자 보고서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "열"을 선택하여 연결 문자("문자"), 표준 오차("표준 오차") 및 신뢰 구간 한계("X% 하한", "X% 상한")가 포함된 열을 추가할 수 있습니다. "문자" 열에서 연결 문자는 단일 열로 연결됩니다. 유의 수준과 신뢰 수준은 "모형 적합" 시작 창에서 "유의 수준 설정" 옵션을 사용하여 지정한 유의 수준에 의해 결정됩니다.
최소 제곱 평균 스튜던트 t 및 최소 제곱 평균 Tukey HSD 옵션
각 보고서 창에 나타나는 빨간색 삼각형 옵션은 선택적 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 최소 제곱 평균 스튜던트 t에는 아래 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 최소 제곱 평균 Tukey HSD에는 처음 네 개 옵션을 사용할 수 있습니다. 최소 제곱 평균 스튜던트 t와 최소 제곱 평균 Tukey HSD 둘 다 교차표 보고서 및 연결 문자 보고서가 기본적으로 표시됩니다.
교차표 보고서
각 수준 쌍에 대해 평균 차이, 차이 표준 오차 및 차이의 신뢰 한계를 제공하는 이원 테이블을 표시합니다. 유의한 차이를 포함하는 셀의 내용이 빨간색으로 강조 표시됩니다.
연결 문자 보고서
유의한 비교와 유의하지 않은 비교를 연결 문자로 나타냅니다. 동일한 문자로 연결되지 않은 수준에는 유의한 차이가 있습니다. 동일한 문자로 연결된 수준에는 유의한 차이가 없습니다.
연결 문자 테이블 저장
효과 수준, 연결 문자, 최소 제곱 평균, 표준 오차 및 신뢰 구간을 제공하는 열이 포함된 데이터 테이블을 생성합니다. 이 테이블에는 신뢰 구간이 위에 겹쳐진 최소 제곱 평균의 막대 차트(색상으로 구분됨)를 생성하는 "막대 차트" 스크립트가 포함되어 있습니다. 수준은 최소 제곱 평균이 큰 것부터 순서대로 배열됩니다.
Figure 3.15에서는 Big Class.jmp 예의 막대 차트를 보여 줍니다. Fit Model 데이터 테이블 스크립트를 실행하고 "age"의 빨간색 삼각형을 클릭한 후 최소 제곱 평균 Tukey HSD를 선택합니다. "최소 제곱 평균 차이 Tukey HSD" 보고서에서 연결 문자 테이블 저장을 선택합니다. 데이터 테이블이 나타나면 막대 차트 스크립트를 실행합니다.
정렬된 차이 보고서
차이를 가장 큰 것부터 순서대로 정렬하고 표준 오차, 신뢰 한계 및 p 값을 제공합니다. 또한 신뢰 구간이 중첩된 막대 차트에 차이를 표시합니다.
상세 비교
각 비교에 대한 개별 상세 보고서를 표시합니다. 이 보고서에는 지정된 비교에 대한 추정 차이, 표준 오차, 신뢰 구간, t 비, 자유도 및 단측/양측 검정의 p 값이 표시됩니다. 또한 비교에 대한 유의성 검정을 보여 주는 t 분포 그림도 표시됩니다. 음영 부분의 영역은 양측 검정에 대한 p 값입니다.
그림 3.15 최소 제곱 평균 차이 HSD 연결 문자 테이블의 막대 차트
최소 제곱 평균 Dunnett
Dunnett 검정(Dunnett 1955)에서는 일련의 평균을 대조군 평균과 비교합니다. 오차율은 쌍별 비교 모음에 적용됩니다. 최소 제곱 평균 Dunnett 옵션은 지정된 효과의 수준에 대해 Dunnett 검정을 수행합니다. p 값 및 신뢰 구간 계산에 Hsu 요인 분석 근사가 사용됩니다(Hsu 1992).
"최소 제곱 평균 Dunnett"을 선택하면 효과의 대조 수준을 입력하는 대화상자가 나타납니다. "최소 제곱 평균 차이 Hsu-Dunnett" 보고서에는 유의 수준, 검정 통계량(Q) 값 및 대조 수준이 표시됩니다.
Figure 3.16에서는 Cholesterol.jmp 샘플 데이터 테이블의 treatment 효과에 대해 "최소 제곱 평균 Dunnett" 옵션을 사용하여 나타나는 보고서를 보여 줍니다. 여기서 반응은 June PM이고, Control이라는 treatment 수준이 대조 수준으로 지정되었습니다.
그림 3.16 최소 제곱 평균 Dunnett 보고서
이 보고서에는 다음 두 가지 옵션이 있습니다.
대조군 차이 보고서
"대조군 차이" 보고서는 기본적으로 표시됩니다. 효과의 각 수준에 대해 대조 수준과 비교되는 수준, 추정 차이, 차이 표준 오차, 신뢰 구간 및 비교를 위한 p 값 등의 정보가 테이블에 표시됩니다.
대조군 차이 차트
대조 수준을 제외한 각 수준에서 점은 해당 수준의 최소 제곱 평균과 대조 수준의 최소 제곱 평균 간 차이를 표시합니다. 결정 상한 및 하한(UDL, LDL)이 그림에 표시됩니다. 이 보고서에는 "요약 보고서 표시" 옵션과 "표시 옵션"이 있습니다. "요약 보고서 표시" 옵션은 그림 상세 정보를 제공합니다. "표시 옵션"을 사용하면 그림 모양을 수정할 수 있습니다.
조각 검정
"조각 검정" 옵션은 명목형 또는 순서형 열로 구성된 교호작용 효과에 대해 활성화됩니다. 이 옵션은 교호작용에 포함된 각 명목형 또는 순서형 열의 각 수준에 대해 해당 수준과 관련된 설정의 전체 쌍별 비교를 공동으로 검정하는 보고서를 생성합니다. 검정은 사실상 교호작용의 지정된 "조각" 내의 차이를 검정하는 것입니다.
A의 수준 중 하나가 "Small"인 경우 A*B*C 교호작용에 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. A = Small 조각에 대한 "조각 검정" 보고서에서는 A = Small일 때 B*C 수준의 전체 쌍별 비교를 공동으로 검정합니다. 이렇게 하면 교호작용 내에서 수준의 차이를 감지할 수 있습니다.
"조각 검정" 보고서는 "최소 제곱 평균 대비" 보고서와 동일한 형식을 따릅니다. 자세한 내용은 최소 제곱 평균 대비…에서 확인하십시오.
검정력 분석
특정 효과의 F-검정에 대한 후향적 또는 전향적 상세 정보를 얻기 위해 정보를 입력할 수 있는 "검정력 상세 정보 창"을 엽니다.
참고: 필요한 차이를 감지할 수 있도록 충분한 수의 관측값이 연구에 포함되게 하려면 실험을 설계할 때 검정력 정보를 사용하십시오. 이러한 분석을 전향적 검정력 분석이라고 합니다. DOE 플랫폼을 사용하여 연구를 설계하는 것이 좋습니다. DOE > 표본 크기 탐색기와 DOE > 설계 진단 > 설계 평가는 모두 전향적 검정력 분석에 유용합니다. 표준 최소 제곱을 사용한 전향적 검정력 분석의 예는 전향적 검정력 분석에서 확인하십시오.
Figure 3.17에서는 Big Class.jmp 샘플 데이터 테이블에 대한 "검정력 상세 정보 창"의 예를 보여 줍니다. "검정력 상세 정보 창"을 사용하면 알파(a), 시그마(s), 델타(d) 및 개수(연구 크기) 값에 대한 검정력을 탐색할 수 있습니다. 단일 값("시작"만), 두 개의 값("시작", "끝") 또는 시작("시작"), 끝("끝") 및 값 시퀀스의 증분("증분")을 입력합니다. 지정한 값의 가능한 모든 조합에 대해 검정력 계산이 보고됩니다.
그림 3.17 검정력 상세 정보 창
자세한 내용은 검정력 분석에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
"검정력 상세 정보 창" 보고서에는 다음 열과 옵션이 포함됩니다.
알파(a)
검정의 유의 수준입니다. 이 값은 0에서 1 사이이며 대개 0.05, 0.01 또는 0.10입니다. "모형 적합" 시작 창에서 "유의 수준 설정"을 선택한 후 다른 값을 설정한 경우를 제외하고 첫 번째 행에 표시된 알파의 초기값은 0.05입니다.
시그마(s)
모형의 잔차 오차에 대한 추정값입니다. 지침을 위해 첫 번째 행에 표시된 초기값은 RMSE(평균 제곱 오차의 제곱근)입니다.
델타(d)
관심 효과 크기입니다. 자세한 내용은 효과 크기에서 확인하십시오. 첫 번째 행에 표시된 초기값은 가설에 대한 제곱합의 제곱근을 연구에 사용된 관측값 수의 제곱근으로 나눈 값(즉, 
)입니다.
개수(n)
표본 크기입니다. 첫 번째 행에 표시된 초기값은 현재 연구의 관측값 수입니다.
검정력 계산
검정력을 a, s, d 및 n의 함수로 계산합니다. 검정력은 지정된 s 및 n에 대해 a 수준에서 유의한 검정 결과를 확인하여 d 크기의 차이를 감지할 확률입니다. 자세한 내용은 검정력 계산에서 확인하십시오.
최소 유의 개수 계산
지정된 d 및 s에 대해 a 수준에서 유의한 검정 결과를 얻기 위해 필요한 최소 관측값 수를 계산합니다. 자세한 내용은 LSN 계산에서 확인하십시오.
최소 유의값 계산
p 값 a를 생성하는 모수의 선형 함수 또는 모수의 최소 양수 값을 계산합니다. 최소 유의값은 a, s 및 n의 함수입니다. 이 옵션은 1 자유도 검정에만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 LSV 계산에서 확인하십시오.
조정 검정력 및 신뢰 구간
후향적 검정력 계산은 F 분포의 비중심성 모수를 추정할 때 표준 오차 및 검정 모수의 추정값을 사용합니다. 조정 검정력은 양의 편향이 제거된 비중심성 모수의 추정값에 기반한 후향적 검정력 계산입니다(Wright and O’Brien 1988).
조정 검정력의 신뢰 구간은 비중심성 추정값의 신뢰 구간을 기반으로 합니다.
조정 검정력은 표본 추정값을 처리하므로 검정력 및 신뢰 한계는 현재 연구에서 추정된 d에 대해서만 계산됩니다. 자세한 내용은 조정 검정력 계산에서 확인하십시오.