• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.301-309
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• 2017

일반적으로 각 N개의 모집단에서 2개 이상의 표본이 추출되었을 때, $H_0:{\mu}_1={\cdots}={\mu}_N$의 가설에 대하여 검정할 수 있지만 각 모집단으로부터 표본이 한 개씩 추출된다면 ${\bar{X}}$가 존재하지 않으므로 모평균의 차이 검정은 불가능하다. 하지만 하나씩 추출된 표본으로 구성된 집단을 두 집단으로 나누어 임의의 평균을 생성함으로써 평균의 차이를 비교한다면 표본들 사이에 존재할 수 있는 이질성을 파악할 수 있다. 따라서 우리는 두 집단으로 나눌 수 있는 조합의 수만큼 평균 차이를 검정할 수 있는 최소 조합 t-검정 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로 본 논문에서는 한 개씩 추출된 표본들 사이의 이질성을 확인하기 위하여 평균 차이를 검정할 수 있는 방법을 제안하였고 모의실험 연구를 통해 성능을 확인하였고 실제 자료 분석을 통해 결과를 도출하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권4호
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• pp.397-405
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• 1998

We develop parametric bootstrap model selection criteria in an example to fit a random sample to either a general normal distribution or a normal distribution with prespecified mean. We apply the bootstrap methods in two ways; one considers the direct substitution of estimated parameter for the unknown parameter, and the other focuses on the bias correction. These bootstrap model selection criteria are compared with AIC. We illustrate that all the selection rules reduce to the one sample t-test, where the cutoff points converge to some certain points as the sample size increases.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권3호
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• pp.659-666
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• 1999

In comparing two population means, the test statistic depends on the sample means and the variances, which are very sensitive to the extremely large or small values. This paper aims at examining the behavior of such observations using proper criterion which can measure the influence of them. We derive a computationally feasible statistic which can detect influential observations on the two-sample t-statistic.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권1호
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• pp.79-97
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• 2004

We propose a permutation approach to the classic Behrens-Fisher problem of comparing two means in the presence of unequal variances. It is motivated by the observation that a paired test is valid whether or not the variances are equal. Rather than using a single arbitrary pairing of the data, we average over all possible pairings. We do this in both a parametric and nonparametric setting. When the sample sizes are equal, the parametric version is equivalent to referral of the unpaired t-statistic to a t-table with half the usual degrees of freedom. The derivation provides an interesting representation of the unpaired t-statistic in terms of all possible pairwise t-statistics. The nonparametric version uses the same idea of considering all different pairings of data from the two groups, but applies it to a permutation test setting. Each pairing gives rise to a permutation distribution obtained by relabeling treatment and control within pairs. The totality of different mean differences across all possible pairings and relabelings forms the null distribution upon which the p-value is based. The conservatism of this procedure diminishes as the disparity in variances increases, disappearing completely when the ratio of the smaller to larger variance approaches 0. The nonparametric procedure behaves increasingly like a paired t-test as the sample sizes increase.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.133-144
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• 1998

In this paper, we propose the two-sample test statistic using Wilcoxon signed rank test on ranked-set sampling(RSS) and obtain the asymptotic relative efficiencies(ARE) of the proposed test statistic with respect to Mann-Whitney-Wilcoxon statistic on simple random sampling(SRS), the Mann-Whitney-Wilcoxon statistic on RSS, sign statistic on RSS and Wilcoxon signed rank test on SRS. From the simulation works, we compare the powers of the proposed test statistic, Mann-Whitney-Wilcoxon statistic on RSS, the usual two-sample t statistic, sign statistic on RSS, where the underlying distributions are uniform, normal, double exponential, logistic and Cauchy distributions.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.231-240
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• 2006

일반적으로 쌍체 비교(paired comparison 또는 paired t test)가 효과적인 쌍으로의 구획을 통하여 소위 독립비교(group comparison)라고 일컫는 독립 이표본 t 검정(two-sample t test)보다 정밀한 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이와 같은 사실을 통계적으로 됫받침하기 위하여 두 방법의 정밀도를 보다 정량적으로 비교하였다. 독립 비교와 쌍체 비교가 각각 일원배치법과 이원배치법 (특히, 임의화 블록 설계법)의 특수한 경우이므로 각각에 상응하는 신뢰구간의 길이의 비로 정의된 비교 통계량은 분산분석의 통계량으로 표현된다. 다시 말해서, 이 통계량은 t 와 F 분포함수로 표현되므로 쉽게 독립비교와 쌍체비교의 정밀도를 비교할 수 있다. 실제로, 자주 쓰이는 유의수준에서는 쌍체표본 내에 구획 간의 유의한 변동이 있으면 쌍체비교가 독립비교보다 정밀할 가능성이 더 높다.

• 한국간호교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.120-127
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• 2009

Purpose: In the literature power analysis in experimental studies is often executed and reported falsely. This descriptive study was done to promote the correct application of the Cohen(1988)'s power analysis method. Method: Articles of experimental studies from a nursing journal were selected and reviewed to examine the uses of and the reports on the power analysis process. Also, the appropriate power analysis process was discussed with an example of the most common experimental design, an independent two-group design with t test analysis plan. Result: Around half the experimental studies examined reported that they carried out power analysis. Cohen's method was the most frequently utilized but with accuracy in question. Conclusion: Power analysis to estimate sample size is the interplay between alpha, power, and effect size, and other factors in the case of t test analysis. Researchers should have a clear understanding of how to apply the Cohen's power analysis method so they do not produce poorly estimated sample sizes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권4호
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• pp.397-412
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• 2020

In this paper, a notion of data depth is used to propose nonparametric multivariate two sample tests for difference between scale parameters. Data depth can be used to measure the centrality or outlying-ness of the multivariate data point relative to data cloud. A difference in the scale parameters indicates the difference in the depth values of a multivariate data point. By observing this fact on a depth vs depth plot (DD-plot), we propose nonparametric multivariate two sample tests for scale parameters of multivariate distributions. The p-values of these proposed tests are obtained by using Fisher's permutation approach. The power performance of these proposed tests has been reported for few symmetric and skewed multivariate distributions with the existing tests. Illustration with real-life data is also provided.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1067-1080
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• 2010

임상시험을 위한 표본 수 산정방법에 대해 지금까지 많은 방법이 개발되었고 현재 국내외 임상시험 기관에서 이 방법들을 토대로 표본 수를 산정하고 있다. 하지만 마이크로어레이칩 을 이용한 실험에 필요한 표본 수 산정에 대한 연구는 아직 미비하여 제대로 이용되지 않고 있다. 본 연구의 목적은 마이크로어레이 실험에 필요한 표본 수를 산정하는 데 있어 실제 마이크로어레이 자료의 재현성에 대한 정보를 이용하여 그 지침을 제공하는데 있다. 재현성 비교에서는 5가지 검정방법 즉, Fold change, Two-sample t-test, Wilcoxon rank-sum test, SAM, LPE 방법 별로 재현성을 측정하였다. 발현 값의 표준화 방법에 있어서는 MAS5, RMA 두 가지로 세분화 하였으며 반복수에 따라 상위 20개 또는 100개 유전자에 대한 일치성도 측정하였다. 또한, 표본수를 산정하는데 있어 기존에 제시한 방법에 현실적인 정보를 이용하여 좀 더 세분화하여 실험에 필요한 표본수를 산정해 보았다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권1호
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• pp.35-44
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• 2012

서울소재 'S'병원에서 근무중인 방사선사를 대상으로 병원 근무경력 및 CT검사실 근무 경험 유 무, 현재 사용하고 있는 방사선 선원의 종류에 따른 CT검사와 일반촬영검사의 방사선 선량과 위험성에 관한 인식도 조사를 통해 CT검사의 위험성에 대한 각성을 위한 기초자료로 활용하고자 한다. 영상의학과에 근무하는 방사선사 중 131명을 대상으로 설문지를 통해 연구가설 검정을 위한 자료를 수집하였고, 설문문항의 Cronbach @계수는0.825988과0.767161로 나타났으며, p-value의 기각률은<0.05로 하였다. 연구가설검정을 위해 SAS 9.1(SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.)통계패키지를 이용하여 Mann-Whitney test와 Kruskai-Wallis test, Two sample T-test, Two sample T-test with Bonferroni's Correction, One-way ANOVA 통계분석방법 등을 이용하였다. CT검사와 일반촬영의 선량에 관한 가설의 각 p-value 값은 0.2291~0.9663의 범위로 나타났고, CT검사와 일반촬영검사의 위험성에 관한 가설의 각 p-value 값은 0.1924~1.0000의 범위로 나타났다. 모든 연구가설의 p-value값이 기각률(<0.05)을 상위하여 나타났으며, 현재 'S'병원에 근무중인 방사선사들은 근무경력 및 CT검사실 근무경력 유무, 현재 사용하는 방사선 선원의 종류에 관계없이 일반촬영 보다 CT검사가 선량이 많으며, 위험하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다.