저자
Luyao Lin(1), Derek Bingham(1) 및 Ryan Lekivetz(2)
소속
(1) 사이먼 프레이저 대학교, 버나비, BC
(2) JMP Statistical Discovery LLC
신문
통계 이론 및 실천 저널
게시일
2020
추상적인
분산분석(ANOVA) 연구를 위한 실험 설계는 모든 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 실험 설계자가 직면하는 중요한 결정 중 하나는 실험 규모를 정하는 것입니다. 실험 규모는 대개 원하는 통계적 검정력을 충족하기 위해 선택됩니다. 기존의 접근 방식은 주어진 실험 설계에 대한 통계적 검정력의 하한값을 이용하는 것입니다. 그러나 이러한 최소 검정력 기준은 보수적이며, 많은 경우 실제 필요한 규모보다 훨씬 큰 실험을 요구합니다. 최소한, 이는 실험 설계자에게 다양한 요인 효과 조합에 따른 검정력의 전체적인 그림을 제공하지 못합니다. 본 논문에서는 미지의 효과를 확률변수로 간주하여 실험 설계에 대한 통계적 검정력 분포를 도출하는 방안을 제안합니다. 이 검정력 분포는 실험 설계를 평가하는 새로운 기준으로 활용될 수 있습니다. 제안된 기대 검정력 기준을 사용하면 더 작고 비용 효율적인 실험 설계를 권장할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
소환
Lin, L., Bingham, D. 및 Lekivetz, R., 2020. 설계된 실험에서의 검정력 고려 사항.통계 이론 및 실천 저널, 14(1), p.5, https://doi.org/10.1007/s42519-019-0071-6 .
