#title 검정력(power) [[TableOfContents]] ==== 검정력이란? ==== * 특정 표본에서 유의한 결과를 얻을 가능성 * 실험을 100번 했고, 80번 유의한 결과를 얻었다면 검정력은 80% (귀무가설이 거짓일 때) ==== 검정력 파라미터 ==== 검정력 = f(표본크기, 산포, 효과크기) * 표본크기가 클수록 검정력이 커진다. * 산포(분산 or 표준편차)가 좁을수록 검정력이 커진다. * 효과크기가 클수록 검정력이 커진다. ==== 예제1: 표본수 ==== * 기각하고자 하는 차이가 2 * 표준편차는 5 * 검정력 80% 이상 인 경우 샘플은 몇 개 필요한가? {{{ #install.packages("pwr") library(pwr) 차이 <- 2 표준편차 <- 5 검정력 <- 0.8 power.t.test(delta = 차이, sd = 표준편차, power = 검정력, type = 'paired') }}} 결과 {{{ > power.t.test(delta = 차이, sd = 표준편차, power = 검정력, type = 'paired') Paired t test power calculation n = 51.00957 delta = 2 sd = 5 sig.level = 0.05 power = 0.8 alternative = two.sided NOTE: n is number of *pairs*, sd is std.dev. of *differences* within pairs }}} * 52개 필요하다. ==== 예제2: 그룹이 3개인 경우 샘플수 ==== * 3개 그룹에 대한 비교 * 그룹간 분산 3 * 그룹내 분산 2 * 검정력 80% 이상 인 경우 {{{ 그룹 <- 3 그룹간분산 <- 3 그룹내분산 <- 2 검정력 <- 0.8 power.anova.test(groups = 그룹, between.var = 그룹간분산, within.var = 그룹내분산, power = 검정력) }}} 결과 {{{ > power.anova.test(groups = 그룹, between.var = 그룹간분산, within.var = 그룹내분산, power = 검정력) Balanced one-way analysis of variance power calculation groups = 3 n = 4.38143 between.var = 3 within.var = 2 sig.level = 0.05 power = 0.8 NOTE: n is number in each group }}} * 그룹당 5개 샘플이 필요하다. ==== 예제3: 비율 ==== * 그룹1은 0.25 * 그룹2는 0.5 * 검정력 80% {{{ 그룹1 <- 0.25 그룹2 <- 0.5 검정력 <- 0.8 power.prop.test(p1 = 그룹1, p2 = 그룹2, power = 검정력) }}} 결과 {{{ > power.prop.test(p1 = 그룹1, p2 = 그룹2, power = 검정력) Two-sample comparison of proportions power calculation n = 57.67344 p1 = 0.25 p2 = 0.5 sig.level = 0.05 power = 0.8 alternative = two.sided NOTE: n is number in *each* group }}} * 각 그룹당 58개의 샘플 필요 ==== 예제4: 효과크기에 따른 표본수 ==== {{{ m1 <- 25 #그룹1의 평균 sd1 <-5 #그룹1의 표준편차 n1 <- 20 #그룹1의 표본수 m2 <- 31 #그룹2의 평균 sd2 <-5 #그룹2의 표준편차 n2 <- 21 #그룹2의 표본수 d <- abs((m1 - m2) / sqrt(((n1-1) * sd1^ 2 + (n2-1) * sd2^2) / (n1 + n2 - 2))) d #효과크기 pwr.t.test(d=d,power=.8,sig.level=.05,type="two.sample",alternative="two.sided") }}} 결과 {{{ > pwr.t.test(d=d,power=.8,sig.level=.05,type="two.sample",alternative="two.sided") Two-sample t test power calculation n = 11.94226 d = 1.2 sig.level = 0.05 power = 0.8 alternative = two.sided NOTE: n is number in *each* group }}}