스킬캠퍼스
37강 · 검정력과 표본 크기
강의

오늘 끝나면

검정력과 표본 크기

  • 검정력과 표본 크기의 핵심 문제를 한 문장으로 설명한다
  • 오른쪽 실습에서 검정력과이 어떻게 움직이는지 관찰한다
  • 다음 강의와 이어지는 한계를 말할 수 있다

실습 미션

효과를 잡으려면 몇 개를 모아야 하나 이 문장이 실제로 무슨 뜻인지 실습에서 한 번 손으로 확인한다.

성공 조건

  • 실습의 기본값을 먼저 관찰
  • 입력값이나 모드를 한 번 이상 바꿔 결과 비교
  • 왜 결과가 바뀌었는지 한 문장으로 설명

통계 · 37

검정력과
표본 크기

검정력 = 진짜 효과가 있을 때 그걸 잡아낼 확률임.
1 − β / β는 효과를 놓치는 2종 오류.
표본이 너무 작으면 못 잡고, 너무 크면 사소한 차이도 유의해짐.

P.01통계 · 37

검정력 = 효과를 잡을 확률

검정은 두 번 틀릴 수 있음. 없는 효과를 있다 하거나(1종), 있는 효과를 없다 하거나(2종).

1종 오류율은 유의수준 α임 / 보통 0.05로 정함.
2종 오류율은 β임 / 진짜 효과를 놓칠 확률.

검정력은 그 반대임.
검정력 = 1 − β / 진짜 효과가 있을 때 귀무가설을 제대로 기각할 확률.

α가 위양성을 다룬다면, 검정력은 위음성을 다룸.
α만 신경 쓰고 검정력을 안 보면 / 효과가 있어도 못 잡는 실험을 돌리게 됨.

진짜 효과 있음 → 잡음 vs 놓침
진실 × 판정 — 네 칸
진실판정결과
효과 있음효과 있다정답 = 검정력 1−β
효과 있음효과 없다2종 오류 β (놓침)
효과 없음효과 있다1종 오류 α (헛것)
효과 없음효과 없다정답 (옳게 기각 안 함)
검정력은 “효과 있음” 행에서 옳게 잡는 칸임
P.02통계 · 37

두 분포의 겹침이 검정력을 정함

검정력은 두 가설 분포의 그림으로 보면 한눈에 들어옴.

귀무가설 H₀가 맞을 때의 통계량 분포가 왼쪽,
대립가설 H₁(진짜 효과 있음)일 때의 분포가 오른쪽임.

임계값을 넘으면 H₀를 기각함.
그 임계선 오른쪽에 들어가는 H₁ 분포의 넓이가 검정력임.
α는 H₀ 분포가 임계선을 넘는 넓이 / 둘은 같은 선을 공유함.

두 분포가 멀어질수록(효과↑) 겹침이 줄고 검정력이 커짐.
분포가 좁아질수록(표본↑) 역시 겹침이 줄어 검정력이 커짐.

H₀ 분포와 H₁ 분포, 임계선 너머
검정력 = 임계선 너머 H₁ 넓이
H₀H₁임계값

파란 넓이 = 검정력 / 두 봉우리가 멀수록·좁을수록 넓어짐

P.03통계 · 37

무엇이 검정력을 높이나

검정력을 끌어올리는 손잡이는 넷임. 셋은 늘리면 좋고, 하나는 줄여야 좋음.

효과크기 d가 크면 ↑ / 두 집단이 원래 많이 다를수록 잡기 쉬움.
표본 크기 n이 크면 ↑ / 추정이 정밀해져 분포가 좁아짐.

유의수준 α가 느슨하면(↑) 검정력 ↑ / 단 위양성도 같이 늘어남 — 공짜가 아님.
분산 σ²이 작으면 ↑ / 측정 잡음을 줄이면 효과가 또렷해짐.

현실에서 효과크기와 분산은 손대기 어려움.
그래서 검정력을 확보하는 가장 직접적인 손잡이가 표본 크기 n임.

효과 · 표본 · α · 분산 네 손잡이
검정력의 네 손잡이
효과크기 d두 집단이 원래 다를수록 잡기 쉬움
크면 ↑
표본 크기 n추정이 정밀 → 분포가 좁아짐
크면 ↑
유의수준 α단 위양성도 같이 늘어남
느슨하면 ↑
분산 σ²측정 잡음↓ → 효과가 또렷
작으면 ↑
보통 실무에서 바꿀 수 있는 건 n — 그래서 표본 크기가 핵심
P.04통계 · 37

필요한 표본 크기 계산

실험을 돌리기 전에 미리 검정력을 0.8(80%)로 잡고 필요한 n을 역산함. 이게 검정력 분석임.

오른쪽에서 직접 해봄.
효과크기 · 표본 크기 · 유의수준을 끌면 검정력 곡선과 현재 검정력이 즉시 바뀜.
오른쪽 칸은 검정력 0.8을 채우는 데 군당 몇 명이 필요한지 보여줌.

단측 2표본 z검정 기준 식은 이거임.
n = 2(z_α + z_β)² / d² / 군당 표본 크기.
효과 d가 절반이 되면 필요한 n은 4배가 됨 / n은 d²에 반비례함.

이걸 안 하고 시작하면 두 가지 사고가 남.
n이 너무 작으면 효과가 있어도 못 잡음 / 헛돈 실험.
n이 너무 크면 실무상 의미 없는 미세한 차이도 통계적으로 유의해짐.

효과·n·α를 돌려 검정력 0.8 맞추기
검정력 계산기 · 단측 2표본 z검정
검정력 곡선 — 표본이 늘수록
0.8 목표1.00군당 n →
효과크기 d0.50

작음 0.2 · 중간 0.5 · 큼 0.8

군당 표본 크기 n30
유의수준 α0.05

느슨할수록(↑) 검정력↑ · 위양성도↑

검정력 1−β
61.5%
β(2종오류) = 38.5%
0.8 필요 n (군당)
50
이만큼이면 80% 검출
검정력 부족 — n↑ 또는 d↑ 필요
P.05통계 · 37

정리 — 잡을 확률을 미리 설계하기

검정력은 진짜 효과를 잡아낼 확률 1 − β임. 보통 0.8을 목표로 둠.

효과 크고 · 표본 크고 · 분산 작고 · α 느슨하면 검정력이 오름.
이 중 직접 조절하는 손잡이는 보통 표본 크기 n임.

그래서 실험 설계의 핵심은 사전 검정력 분석임 / 목표 검정력에 맞는 n을 미리 정해 두는 것.
다음 강은 다중비교 보정임 / 검정을 여러 번 하면 1종 오류가 쌓이는 문제를 다룸.

Q. 검정력이 낮으면 어떤 일이 벌어지나?정답은 진짜 효과가 있어도 못 잡음임.
검정력 = 1 − β라서, 검정력이 낮다는 건 β(2종 오류)가 크다는 뜻임.
2종 오류 = 효과가 실제로 있는데 귀무가설을 기각 못 하는 것 / 위음성.
표본이 너무 작아 검정력이 낮으면, 효과가 있어도 “유의하지 않음”으로 나와 놓치게 됨.
검정력 분석이 답하는 것
검정력 분석이 답하는 것
질문
효과를 잡을 확률?검정력 1−β보통 0.8 목표
놓칠 확률?β = 2종 오류검정력 낮으면 ↑
몇 명 모을까?n = 2(z_α+z_β)²/d²사전 검정력 분석

3줄 요약

  1. 1효과를 잡으려면 몇 개를 모아야 하나
  2. 2검정력과 표본 크기은 분포 → 표본 → 검정 → 회귀 → 모델 선택 흐름 안의 한 칸이다.
  3. 3개념을 외우는 것보다 입력을 바꾸면 무엇이 달라지는지 보는 것이 우선이다.

완료 전 점검

복습 카드

검정력과

효과를 잡으려면 몇 개를 모아야 하나

분포

데이터가 어떤 모양으로 퍼져 있는지 나타낸 것

표본

전체를 알기 위해 뽑아 본 일부 데이터