사용 방법
- 검정을 고릅니다. 두 군을 비교하면 t-검정, 세 군 이상이면 분산분석입니다.
- 효과크기를 넣습니다. 모르시면 아래 「효과크기를 모르겠다면」의 ①부터 시도해 보세요.
- 유의수준·검정력·예상 탈락률을 확인합니다. 기본값은 0.05 · 80 % · 10 % 입니다.
- 세는 단위를 실험에 맞게 바꿉니다(마리 · 개 · 웰 등). 문장에 그대로 들어갑니다.
- 「계획서에 붙일 문장」을 복사해 서류에 넣고, 효과크기의 출처를 한 줄 덧붙이세요.
공식과 주의사항
표본 수는 검정력을 목표에 닿게 하는 가장 작은 수를 찾는 것입니다. 검정력 자체는 비중심 분포로 정확히 계산합니다.
검정력
귀무가설이 틀렸을 때 검정통계량은 비중심 F 분포를 따릅니다. 검정력은 그 분포가 임계값을 넘을 확률입니다.
- 비중심모수
- λ = f² × 전체 N
- 검정력
- P( F′(k−1, N−k, λ) > F_임계 )
- 두 군 t-검정
- 분자 자유도가 1인 같은 계산 (|T|>c ⟺ T²>c²)
효과크기
두 군의 d 와 여러 군의 f 는 같은 분리를 다른 축에서 쓴 것입니다.
- Cohen의 d
- (평균 차이) / 합동표준편차
- 두 군에서
- f = d / 2
- 변화·CV 로부터
- d = 변화(%) / CV(%)
탈락률
탈락을 견디려면 필요한 수를 남은 비율로 나눠 올림합니다.
- 신청 수
- ⌈ 필요한 수 / (1 − 탈락률) ⌉
주의사항
- ⚠️ 이 도구는 실험군의 개체 수를 정합니다. 체외진단 검증의 검체 수는 완전히 다른 계산이고, 이 사이트의 「검체 수 계산기」가 그쪽입니다. 두 도구는 코드도 공식도 공유하지 않습니다.
- 표본 수는 정수라서 실제 검정력은 목표보다 조금 높게 나옵니다. 문장에는 실제 값이 함께 들어갑니다.
- Cohen의 관례값(0.2 / 0.5 / 0.8)은 마지막 수단입니다. Lakens(2013)는 이 값들이 임의적이며 경직되게 해석해서는 안 된다고 적었습니다.
- 탈락률은 실험 계획의 판단이지 통계가 정해 주는 값이 아닙니다. 기관의 관례를 따르세요.
- 검정력 곡선이 눕는 구간에서는 표본을 늘려도 거의 오르지 않습니다. 그 앞에서 멈추는 것이 3R 원칙의 축소에 맞습니다.
- 양측 검정만 계산합니다. 단측 검정을 쓰려면 그 근거가 계획서에 따로 필요하고, 그 판단은 이 도구가 대신할 수 없습니다.
자주 묻는 질문
①번을 쓰세요. 「몇 % 차이가 나면 의미 있다고 볼 것인가」와 「내 측정이 몇 % 흔들리는가」 두 가지는 실험 전에도 답할 수 있고, 그 비가 곧 d 입니다. 30 % 변화를 CV 15 % 로 보고 싶다면 d = 2 입니다.
완전히 다른 물건입니다. 그쪽은 체외진단 기기 검증에서 검체를 몇 개 모을지를 정하고, 이쪽은 실험군에 몇 개체를 넣을지를 정합니다. 한국어로 둘 다 「표본 수」로 읽혀서 헷갈리기 쉽습니다.
표본 수가 정수이기 때문입니다. 25마리로는 목표에 못 미치고 26마리면 넘는다면 26이 답이고, 그때 실제 검정력은 80 % 를 조금 넘습니다. 문장에 그 값을 함께 적어 두었습니다.
같은 비중심 F 분포로 계산하므로 같은 값이 나와야 합니다. 정규근사를 쓰는 간이 계산기들은 표본 수를 하나쯤 적게 내는 경우가 있습니다.