후향적 검정력 분석의 예
모형 적합 플랫폼의 표준 최소 제곱 분석법을 사용하여 선형 회귀 모형을 적합시키고 후향적 검정력 분석을 수행합니다. 이 예에서는 후향적 검정력 분석을 보여 줍니다. "검정력 상세 정보 창"을 사용하면 a, s, d 및 "개수"(연구 크기) 값의 범위에 대해 다양한 수량을 탐색할 수 있습니다. "완료"를 클릭하면 검정력 상세 정보 창이 계산 결과로 대체됩니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Big Class.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. weight를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. age, sex 및 height를 선택하고 추가를 클릭합니다.
5. 실행을 클릭합니다.
6. "age"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 검정력 분석을 선택합니다.
7. Figure 4.57에 표시된 대로 시작 상자의 d 값을 3으로 바꾸고 끝 및 증분 상자에 각각 6과 1을 입력합니다.
8. Figure 4.57에 표시된 대로 시작 상자의 개수 값을 20으로 바꾸고 끝 및 증분 상자에 각각 60과 10을 입력합니다.
9. 검정력 계산과 최소 유의 개수 계산을 모두 선택합니다.
그림 4.57 age에 대한 검정력 상세 정보 창
10. 완료를 클릭합니다.
"검정력 상세 정보 창"이 "검정력 상세 정보" 보고서로 바뀝니다.
그림 4.58 age에 대한 검정력 상세 정보 보고서
이 분석은 이미 수집된 데이터를 기반으로 계산이 실행되므로 후향적 검정력 분석입니다. 예를 들어 이 예의 검정력 계산은 모형에 입력된 효과와 각 연령(age) 및 성별(sex) 그룹의 참가자 수에 따라 달라집니다. 또한 s 값은 현재 연구에서 도출되었지만 향후 연구의 대표 값으로 대체할 수 있습니다.
이 예의 검정력 결과에 대한 자세한 내용은 검정력에서 확인하십시오. LSN(최소 유의 개수)에 대한 자세한 내용은 LSN(최소 유의 개수)에서 확인하십시오.