"최소 제곱 적합" 보고서의 "모수 검정력" 옵션은 후향적 검정력 분석을 처리합니다. 통계적 검정의 검정력은 실제로 차이가 있을 때 검정이 유의할 확률입니다. 검정력은 연구에서 실제 효과가 유의하다고 선언할 가능성을 나타냅니다.
참고: 필요한 차이를 감지할 수 있도록 충분한 수의 관측값이 연구에 포함되게 하려면 실험을 설계할 때 검정력 정보를 사용하십시오. 이 유형의 분석을 전향적 검정력 분석이라고 합니다. DOE 플랫폼을 사용하여 연구를 설계하는 것이 좋습니다. DOE > 표본 크기 및 검정력과 DOE > 설계 평가 둘 다 전향적 검정력 분석에 유용합니다. 표준 최소 제곱을 사용한 전향적 검정력 분석의 예는 전향적 검정력 분석에서 확인하십시오.
차이를 감지하기 위한 검정력은 다음 요인의 영향을 받습니다.
• 표본 크기
• 알 수 없는 잔차 오차 분산
• 검정의 유의 수준
• 감지할 효과의 크기
이미 연구를 수행하고 데이터를 분석하여 관심 효과가 유의하지 않음을 확인했다고 가정해 보겠습니다. 감지할 수 있는 차이의 크기 또는 수행한 검정의 검정력에 관심이 있을 수 있습니다. 아니면 주어진 크기의 차이를 높은 확률로 감지하기 위해 필요한 관측값 수를 알고 싶을 수도 있습니다.
"모수 검정력" 옵션은 "모수 추정값" 보고서에 후향적 검정력 분석과 관련된 세 개의 값 열을 삽입합니다. 최소 유의값(LSV0.05), 최소 유의 개수(LSN0.05) 및 검정력 계산(조정 검정력0.05)이 제공됩니다.
모수 검정력 계산은 관측된 표본과 변동 프로파일이 동일한 새 표본에 적용됩니다.
주의: LSV0.05, LSN 및 조정 검정력0.05에서 제공하는 결과를 전향적 검정력 분석에 사용하면 안 됩니다. 이 값은 향후 연구에 내재된 불확실성을 반영하지 않습니다.
• LSV0.05는 최소 유의값입니다. 이 값은 유의 수준 0.05에서 이 검정을 유의하게 만드는 추정값의 가장 작은 절대값입니다. 더 구체적으로 설계에 대한 관측값 수, 평균 제곱 오차, 제곱합 및 교차곱 행렬은 변경되지 않는다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 추정값의 절대값이 LSV0.05보다 작으면 Prob>|t| 값이 0.05를 초과합니다. 자세한 내용은 LSV(최소 유의값)에서 확인하십시오.
• LSN은 최소 유의 개수입니다. 이 값은 유의 수준 0.05에서 이 검정을 유의하게 만드는 관측값 수입니다. 구체적으로 설계에 대한 모수 추정값, 평균 제곱 오차, 제곱합 및 교차곱 행렬은 변경되지 않는다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 관측값 수가 LSN보다 작으면 Prob>|t| 값이 0.05를 초과합니다. 자세한 내용은 LSN(최소 유의 개수)에서 확인하십시오.
• 조정 검정력0.05는 조정 검정력 값입니다. 이 값은 이 검정이 유의할 확률의 추정값입니다. 현재 연구의 표본 값은 일반적으로 검정력 계산에 사용되는 모수 값으로 대체됩니다. 조정 검정력 계산은 표본 추정값을 비중심성 모수에 대한 계산식에 직접 대체한 결과로 발생하는 편향을 수정합니다(Wright & O’Brien 1988). 자세한 내용은 조정 검정력 및 신뢰 구간에서 확인하십시오.
LSV, LSN 및 조정 검정력은 검정의 민감도를 평가하는 데 유용합니다. 이러한 후향적 계산은 이해를 위한 교육용 도구로도 사용됩니다. 그러나 값을 해석할 때 주의해야 합니다(Hoenig and Heisey 2001).
LSV, LSN 및 조정 검정력에 대한 자세한 내용은 검정력 분석에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오. 후향적 분석의 예는 후향적 검정력 분석의 예에서 확인하십시오.