연구를 수행할 때 많은 연구자들은 "나는 충분한 양의 표본을 채취하고 있는가?"라는 질문에 대해 생각할 것입니다. 왜냐하면 표본의 수가 연구의 엄격성과 연구 결론의 신뢰성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 표본 수가 너무 적으면 연구 결과가 불안정해지고 '위음성' 결과가 나올 위험이 높아지며, 표본 수가 너무 많으면 연구 비용과 실험 난이도가 높아진다.
연구의 표본 크기가 합리적인지 어떻게 결정합니까? 오늘은 JMP에서 검정력 분석을 통해 적절한 수의 표본을 얻는 방법을 소개하겠습니다.
샘플 수와 검정력의 관계
연구가 시작되기 전에, 연구를 수행할 샘플 수를 알아야 합니다.
표본 수와 관련하여 똑같이 중요한 개념인 통계 검정력, 통계 검정 검정력, 통계 성능 분석이라는 검정력이라는 개념을 언급해야 합니다. 이 기사에서는 이를 검정력이라고 부릅니다. 간단히 말해서, 검정력이란 실제로 두 그룹 사이에 실제로 차이가 있는 경우 현재 샘플 수로 이 차이를 감지할 수 있는 능력을 의미합니다.
다른 매개변수를 알고 있는 경우 샘플 수와 전력을 서로 계산할 수 있습니다. 샘플 수를 계산하려면 검정력을 설정해야 하며, 마찬가지로 샘플 수를 알면 현재 샘플 수 이하의 검정력도 계산할 수 있습니다. 실험에서의 통계적 결과는 부정적인 결과인데, 이때 파워가 너무 낮으면 샘플 수가 부족할 가능성이 높아 원래와 다른 결과를 얻을 수 없다는 뜻이다.
JMP로 샘플 수를 계산하는 방법은 무엇입니까?
샘플 수 계산에는 두 단계만 필요합니다(코끼리를 냉장고에 넣는 것처럼 간단함).
첫 번째 단계는 과거 문서를 참조하여 평균, 표준 편차, 비율 등과 같은 표본 수 계산에 필요한 매개변수를 얻는 것입니다.
두 번째 단계에서는 이러한 매개변수를 JMP에 입력하고 결과를 얻습니다.
JMP는 평균값 추정, 비율 비교 추정, 동등성 검정을 위한 표본 수 추정 등 임상시험에서 흔히 사용되는 여러 그룹 간 비교를 위한 표본 수를 추정할 수 있습니다. 매우 상호 작용합니다. 다음에서는 표본 수와 검정력 계산에 JMP를 사용하는 방법에 중점을 둡니다.
JMP에서 Experimental Design→Sample size Explorers→power를 선택하면(그림 1) 검정력 메뉴에서 검정력과 표본 수를 계산하는 여러 시나리오를 볼 수 있으며 연구 목적에 따라 해당하는 특정 시나리오를 선택할 수 있습니다. .
그림 1 두 독립 표본 평균 그룹의 표본 수 및 검정력 계산 - 메뉴 선택
가장 일반적인 두 가지 상황, 즉 두 그룹의 평균 비교와 두 그룹의 비율 비교가 아래에 소개되어 있습니다.
01 두 그룹의 평균을 비교하기 위한 표본 수 추정
견적 전 준비
두 그룹의 평균을 비교하기 위한 표본 수를 추정하려면 다음 매개변수를 미리 결정해야 합니다.
01 테스트 유형이 단일 꼬리형이든 이중 꼬리형이든 특별한 요구 사항이 없으면 일반적으로 이중 꼬리형입니다.
유형 02 - 오류 α의 상한선으로 일반적으로 0.05(양측 테스트) 또는 0.025(단측 테스트) 값을 사용합니다.
03 유형 2 오류 β 또는 power1-β, 일반적으로 전력이 0.80 이상인 것이 좋습니다.
04. 각 그룹의 평균(또는 두 그룹 간의 차이)과 표준편차 이 데이터는 문헌 검토나 사전 테스트를 통해 얻을 수 있습니다.
05 각 그룹 간 샘플 수의 비율은 보통 1:1이지만, 경우에 따라 (연구 목적 및 실제 상황에 따라) 1:2로 설정될 수도 있습니다.
06 후속 연구인 경우 추적 손실률도 고려해야 하는데, 이는 일반적으로 10%(실제 상황에 따라 다름)입니다.
07제안서나 연구입찰서 작성 시, 연구의 타당성과 신뢰성을 입증하기 위해 위의 매개변수가 제공되어야 합니다.
예상 샘플 수 JMP 성취하다
그림 1에서 두 개의 독립적인 샘플 평균의 검정력을 클릭하여 샘플 번호와 검정력 계산 인터페이스를 입력합니다(그림 2).
그림 2 두 세트의 독립적인 샘플 수단의 샘플 수 및 검정력 계산 - 작동 인터페이스
그림 2의 왼쪽에는 샘플 수 계산에 관련된 다양한 매개 변수가 표시되어 있으며 위에서 아래로 테스트 유형, 고정 매개 변수(알파 및 표준 편차), 테스트 매개 변수(테스트할 차이 포함, 샘플 수와 전력), 오른쪽은 샘플 수 추정 곡선입니다.
![[TW] JMP community-CTA-downloadback to WB.png](https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/41096i24F89E6C10D2C2FF/%5BTW%5D%20JMP%20community-CTA-downloadback%20to%20WB.png "[TW] JMP community-CTA-downloadback to WB.png")
JMP 16 이전 버전에서는 표본 수를 계산하려면 검정력을 입력해야 하고, 마찬가지로 검정력을 계산하려면 표본 수를 입력해야 하며, JMP 16 버전에서는 검정력을 입력해야 합니다. 표본 수(또는 검정력)는 언제든지 조정될 수 있으며 해당 검정력(또는 표본 수)은 그에 따라 변경됩니다. 또한 JMP 16은 조정할 수 있는 표본 수와 검정력 간의 관계에 대한 그래프도 제공합니다. 다양한 전력 값(또는 샘플 수)에서 샘플 수(또는 전력)의 변화를 관찰하는 것이 적절합니다.
예 1: 두 평균 집합의 표본 수를 알고 검정력을 계산합니다.
한 연구에서는 부정적인 결과를 얻었는데, 이때 연구의 신뢰성을 얻기 위해 연구의 힘을 이해하고자 합니다. 본 연구에서 두 그룹의 표준편차는 각각 2와 3이었고, 평균의 차이는 2.5였으며, 표본수는 각 그룹당 20개 케이스였다. 전력 계산의 동작은 그림 3에 나와 있습니다. 해당 전력은 85.31%임을 알 수 있습니다.
그림 3 독립 표본 두 그룹의 평균에 대한 검정력 계산 애니메이션
예 2: 검정력이 알려진 두 그룹의 평균에 대한 표본 수를 계산합니다.
두 그룹을 비교하는 무작위 대조 시험에서 문헌을 검토한 결과 두 그룹의 표준 편차는 각각 1과 1.5, 평균 간의 차이는 1, 제1종 오류 알파는 0.05, 검정력은 80인 것으로 나타났습니다. %. 샘플 수 연산은 그림 4를 참조하세요. 각 그룹에는 27개의 샘플이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
그림 4 두 독립 표본 그룹의 평균에 대한 표본 수를 계산하는 애니메이션
그림 5의 오른쪽 표본수 추정 곡선의 세로축은 검정력, 가로축은 총 표본수이다. 두 개의 빨간색 선의 교차점은 현재 표시된 전력과 샘플 수입니다. 이 기능은 연구자가 검체수를 계산하면서 검정력과 검체수의 관계를 이해하는 데 도움이 되며, 실제 임상 조건을 기반으로 실현 가능하고 신뢰할 수 있는 검체수를 얻는 데 도움이 됩니다.
이전 두 예에서는 검정력이나 표본 번호를 입력했지만 실제로는 그림 5를 드래그하여 해당 표본 번호나 검정력을 얻을 수도 있습니다. 곡선을 따라 검정력을 80%로 드래그하면 왼쪽의 샘플 수가 각 그룹에 27개의 샘플이 필요하다는 것을 알 수 있습니다(그림 5).
그림 5 샘플 수와 검정력 간의 추세 관계를 보여주는 애니메이션 그래프
02 두 그룹 간의 비율 비교를 위한 표본 크기 추정
견적 전 준비
두 그룹의 비율을 비교하기 위한 표본수 추정은 모수 (04)가 다른 점을 제외하면 두 그룹의 평균을 비교하는 데 필요한 모수와 기본적으로 동일합니다.여기서 각 그룹의 평균과 표준편차는 더 이상 존재하지 않습니다. 필요하지만 각 그룹의 비율을 구해야 합니다.
예상 샘플 수 JMP 성취하다
그림 1에서 두 개의 독립적인 샘플 비율의 거듭제곱을 클릭하여 해당 작업 인터페이스로 들어갑니다(그림 6).
그림 6 독립 표본 비율의 두 그룹에 대한 표본 수 및 검정력 계산 - 작업 인터페이스
예 3: 알려진 두 그룹 비율을 사용하여 샘플 수의 검정력을 계산합니다.
두 그룹의 비율은 각각 0.6과 0.8, α는 0.05, 각 그룹당 표본수는 50개로 알려져 있는데, 그 검정력은 무엇인가? 동작은 그림 7과 같다. 전력은 60.88%임을 알 수 있다.
이 전력은 약간 낮습니다. 80% 전력을 달성하려면 몇 개의 샘플이 필요합니까? 검정력은 80을 입력할 수 있는데, 그림 8과 같이 샘플 수가 변경되어 검정력을 80%에 도달하려면 각 그룹에 최소 79개의 샘플이 필요함을 나타냅니다.
그림 7 독립 샘플링 속도의 두 그룹에 대한 전력 계산 애니메이션
그림 8 독립 샘플 레이트의 두 그룹에 대한 샘플 수를 계산하는 애니메이션
그림 8에서 설정 저장을 클릭하여 현재 매개변수와 샘플 수를 저장합니다(그림 9). 그림 2에 준비된 데이터 수집표를 클릭하면 JMP는 현재 샘플 수를 기반으로 새로운 데이터 표(그림 10)를 생성하므로 연구자가 직접 데이터를 더 쉽게 수집할 수 있습니다.
그림 9 저장 설정 출력 결과
그림 10 데이터 수집 테이블의 출력 결과
위의 작업을 읽은 후 실험을 시작하고 싶습니까? JMP 16을 다운로드하고 첫 번째 분석을 시작해보세요!
원래의: 실험 설계 시리즈(1) | 표본 크기 및 검정력(검정력) 계산
추가 자료:
