• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.573-581
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• 2015

이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.513-528
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• 2017

두 표본 집단이 동일한 분포를 따르는지 비교하기 위해 분포무관 검정이 많이 사용된다. 하지만 여러 검정법을 체계적으로 비교한 연구가 존재하지 않아서 각 검정법의 특성을 고려하여 연구 상황에 맞는 검정법을 선택하기가 어려웠다. 본 연구에서는 이표본 분포 동일성 검정에 해당하는 여러 분포무관 검정법들을 소개하고 체계적인 모의실험을 통해 그 성능을 비교하고자 한다. 두 표본이 각각 (1) 위치, (2) 척도, (3) 왜도, (4) 첨도, (5) 꼬리가중치가 다른 분포에서 추출된 상황에 대해 실험하였다. 실험 결과를 바탕으로 이표본 분포 동일성 검정법 사용에 대한 실용적인 지침을 제시하려고 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1349-1357
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• 2013

임상시험에서 적당한 크기의 표본 수 결정은 통계적으로 유의한 연구결과의 도출과 연구수행의 효율적인 비용을 산출하기 위해서 중요한 사항 중의 하나이다. 기존의 비열등성 시험에서 표본 수 계산방법에는 t 검정법을 이용한 모수적 방법이 있고, Wilcoxon 순위합 검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 표본 수 계산방법을 Kim과 Kim (2007)이 비열등성 시험에 확장시켜 적용하여 제시한 비모수적 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법에 Kim (1994)이 계산한 검정력의 결과를 이용한 표본 수 계산 방법을 제안하고, 그에 따른 표본 수 계산결과를 기존에 제시된 표본 수 계산 결과와 비교하였다. 그 결과 기존의 방법들보다 본 논문에서 제안하는 방법으로 계산한 경우의 표본 수가 가장 작게 나왔다. 따라서 모집단에 대해서 구체적인 분포함수를 가정하기 힘든 경우 모수적 방법을 이용하게 되면 검정력이 떨어지거나 유의수준을 제어하지 못하는 문제점을 보완하고, 모수적 방법에 비해 표본 수가 크게 나와 시간이나 비용 면에서 효율적이지 않았던 Wilcoxon 순위합 검정을 이용한 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 본 논문에서 제시한 위치 (placement)를 이용한 표본 수 계산이 이용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1243-1251
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• 2010

임상시험을 시행하는 경우 위약을 신약과 비교하는 경우가 대다수이다. 기존에 독립인 두 모 집단의 표본수를 계산하는 방법으로 모수적 방법에서는 t검정을 이용하였고, 비모수적 방법에서는 Wilcoxon 순위합검정 (Wilcoxon, 1945)을 이용하였다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법과, Kim (1994)이 선형위치통계량에 기초하여 계산한 검정력의 결과를 이용하여 표본수 구하는 방법을 제안한다. 또한 앞서 제안한 방법의 표본수를 기존의 Wilcoxon 순위합검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 공식을 이용한 표본수, 그리고 모수적 방법을 이용한 t검정의 표본수와 비교하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.37-42
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• 2005

통계학의 주요 관심인 표본의 정규성 검정을 위해 통계패키지에서 사용하고 있는 Q-Q(quantile-quantile) 플롯을 중도절단표본에서 사용함으로 발생하는 문제점을 알아보고 이를 보완하여 수정된 Q-Q플롯과 수정된 Normalized Sample Lorenz Curve(NSLC)을 제시한다. 예제로 Hodgkin's disease 데이터를 중도절단하여 새로 제시한 Normalized Sample Lorenz Curve을 그려보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.53-61
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• 2012

많은 조사에서 표본 크기는 유의수준 또는 제1종 오류확률만을 고려하여 결정하였으나 최근에는 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률뿐만 아니라 제2종 오류확률 또는 검정력을 함께 고려하여 표본 크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렸하다. 본 연구에서는 모평균과 모비율에 대한 검정에서 제1종 오류뿐만 아닌 제2종 오류를 고려한 경우 필요한 표본 크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 공개하였다. 또한 주어진 표본 크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 공개하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.149-150
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• 2003

소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.477-485
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• 2013

임상시험 등 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률과 검정력을 함께 고려하여 표본크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렷하다. 본 연구에서는 독립인 두 개의 정규모집단에서 두 그룹의 분산과 표본수가 같지 않을 때의 모평균 차이에 대한 검정에서 제1종 오류와 제2종 오류를 모두 고려한 경우 두 그룹의 필요한 표본크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 구현하였다. 또한 주어진 표본크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 구현하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1249-1263
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• 2009

표본수 결정에서 요구되는 검정력 함수는 연구가설에 상응하는 가장 적절한 검정방법에 의한 것이어야 한다. 의학연구의 논문에 자주 나타나는 순위자료 또는 범주형 빈도자료의 분석에는 비모수적 방법이 적절하며, 본 논문에서는 단변량 및 이변량 순위변수에 대한 윌콕슨-만-휘트니(Wilcoxon-Mann-Whitney; WMW) 검정법에 의한 표본수 결정방법을 제시한다. 단변량 순위변수의 윌콕슨 검정에서는 귀무가설과 대립가설 하의 분산을 이용한 표본수 공식이 귀무가설 하의 분산만 이용한 표본수 공식보다 정확하지만, 대립가설 하의 분산식에 나타나는 확률값이 일반적으로 알려져 있지 않으므로 이 확률값의 추정이 문제가 된다. 모의실험으로 두 방법에 대한 장, 단점을 알아본다. 효능과 안전성의 이변량 순위변수에서는 이변량 WMW 검정법에 의한 표본수 결정방법이 모수적 검정법에 의한 표본수 결정방법보다 더욱 바람직하다.

• 품질경영학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-83
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• 1985

본(本) 연구(硏究)는 검사자료(檢査資料)가 정규분포(正規分布)에 따를 것인가를 결정하는 정규성검정(正規性檢定)을 다룬다. Lin과 Mudholkar(1980)에 의해 발표된 최근(最近)의 검정방법(檢定方法)은 "정규분포(正規分布)일 경우에 평균(平均)과 분산(分散)이 독립적(獨立的)으로 분포(分布)한다"는 성질(性質)을 이용하여 검정(檢定)을 수행하였다. 본(本) 연구(硏究)에서도 이러한 특성을 이용하여 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 검정(檢定)을 시도한다. 이 검정방법(檢定方法)은 임의표본(任意標本)으로부터의 평균(平均)과 분산(分散)을 각각(各各) 단순회귀모형(單純回歸模型)의 독립변수(獨立變數)와 종속변수(從屬變數)로 고려한다. 만약 임의표본(任意標本)의 평균(平均)과 분산(分散)이 회귀관계(回歸關係)가 없다면 독립(獨立)인 것으로 간주하여 그 표본(標本)은 정규모집단(正規母集團)으로부터 추출(抽出)된 표본(標本)이라는 결론(結論)을 내려준다. 검출력(檢出力)을 비교할 목적으로 11종류(種類)의 대칭 비대칭분포(分布)에서 표본(標本)의 크기를 n=20, 30으로 하여 500개(個)의 표본(標本)들이 각각(各各) 모의실험(模疑實驗)에 사용되었으며 본(本) 연구(硏究)의 정규성검정(正規性檢定) 방법(方法)은 Monte-Carlo Simulation 방법(方法)을 이용하여 검출력(檢出力)을 계산함으로써 6개(個)의 다른 검정방법(檢定方法)들과 비교되었다. 정규분포(正規分布)일 경우에는 그 검출력(檢出力)이 다소 떨어지지만 다른 분포(分布)들에 있어서의 그 검출력(檢出力)은 현저하게 우수하다. 즉 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 정규성검정(正規性檢定)이 다른 검정방법(檢定方法)들에 비해서 우수한 검출력(檢出力)을 가지는 것으로 나타났다.