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통계적 검정력과 표본 크기
통계적 검정력은 효과가 존재할 경우 실제 효과를 탐지할 확률입니다(1 − β). 검정력 분석은 특정 제1종 오류(α) 및 제2종 오류(β) 비율로 가설화된 효과 크기를 탐지하는 데 필요한 표본 크기를 결정합니다. Jacob Cohen(1988)이 소개한 검정력 분석은 연구 설계의 기초입니다. 검정력이 부족한 연구는 과장된 효과 크기 추정치를 산출하며 재현될 가능성이 낮습니다. 표준 기준은 80% 검정력(β = 0.20)이지만, 중요한 연구에서는 90% 검정력이 필요할 수 있습니다.
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출처
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 0-8058-0283-5
- Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A Flexible Statistical Power Analysis Program for the Social, Behavioral, and Biomedical Sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. DOI: 10.3758/BF03193146 ↗
- Button, K. S., Ioannidis, J. P. A., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S. J., & Munafò, M. R. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 14(5), 365–376. DOI: 10.1038/nrn3475 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/research-statistics/statistical-power
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