통계컬럼

표본 수를 계산하기 위해서는 몇가지 조건이 있어야 합니다.

1. 분석기법

2. 유의수준

3. 검정력

4. 효과크기

가장 중요한 것은 분석기법입니다. 즉, 연구모형을 검정하기 위한 최종적인 분석기법이 무엇인가 알아야 한다는 것이죠. 이것이 결정되면

1. Test family 와 Statistical test  에서 분석 기법을 선택합니다.

예제로 ANOVA 에서 표본수를 계산해 보도록 하면, ANOVA 는 F test 의 일종이므로

Test family 에서 F test 를 선택한 다음 Statistical test 에서 ANOVA  를 선택합니다.

2. 통계분석에서는 유의수준은 0.05로 fix 하는 경우가 대부분이므로

α err prob : .05  의 기본값으로 설정합니다.

3. 검정력은 최소 .80 이상을 설정하면, .80, .85, .90, .95 중에서 선택합니다. 검정력이 높을수록 표본수가 많이 필요합니다.

Power(1-β err prob) : .80

4. 효과크기

이 효과크기가 표본수를 정하는데 가장 큰 역할을 합니다. 1-3은 거의 외길이라고 생각할 수 있습니다. 효과크기는 사회과학 연구의 경우 큰 이유가 없다면 중간효과크기를 이용하며, G-Power 에 Default 값으로 있는 것이 중간 효과크기입니다. 위 화면에서

Effect size f : 0.25

G-Power 는 Cohen 의 방법을 기본으로 하기 때문에 제시되어 있는 효과크기 역시 Cohen 이 제시한 값들을 이용합니다.

사회과학이 아닌 의학보건학 등에서는 효과크기를 연구자가 설정할 수 있습니다. 이때 효과크기는 아무 값이나 넣어주는 것이 아니라, 선행연구 결과에서 제시한 결과를 이용하여 효과크기를 계산한 다음 값을 넣어주는 것입니다. 효과크기를 계산하는 것은 게시판에 쓰기에는 한계가 있기 때문에 이 정도로 마무리하겠습니다.

효과크기의 계산에 관심이 있는 경우에는 Meta analysis(메타분석) 관력 서적을 참고하시면 됩니다.

댓글

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rnjs224 (2014-09-05 16:43:29)

교수님 안녕하십니까?

더운 여름이 지나고 추석이 벌써 낼모레도 다가왔네요.

행복한 추석이 되시길 빕니다.

로지스틱회귀분석으로 표본수를 계산하는 방법이 궁금합니다.

오즈비나 기타 다른 값들을 어떻게 취해야 할지 .....

권정옥 올림

 

 

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기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/181007