기업·R&D·EO-DA-SP-001
표본크기·검정력 계산 어시스턴트
연구설계 조건 입력 → 표본크기·검정력 산정 가이드
SAAH 품질관리기준 통과
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
- 유용성 80점 이상— 출시 기준 통과
개요
연구 목적, 효과크기, 유의수준, 원하는 검정력 등을 입력하면 적절한 통계 검정 방법에 맞는 표본크기 산정 공식과 근사 계산 과정을 안내합니다. LLM 추론 기반 계산이라 정밀도에 한계가 있어, 실제 연구설계에는 전문 통계 소프트웨어(G*Power, R pwr 패키지 등) 재확인을 권장합니다.
상세 설명
🎯 이런 분께 적합
연구계획서·논문 설계 단계에서 표본크기·검정력을 가늠하고 계산 논리를 이해하고 싶은 대학원생·연구자에게 적합합니다.
💡 무엇을 해드리나
연구 목적(비교·상관·회귀 등), 예상 효과크기, 유의수준(α), 목표 검정력(1-β)을 입력하면 적합한 통계 검정 방법을 판단하고 표본크기 산정 공식·근사 계산 과정을 단계별로 안내합니다.
📋 결과로 받으시는 것
- 적합 검정 방법 판단
- 표본크기 산정 공식·계산 과정
- 근사 결과값 + 정밀도 한계 고지
⏱ 사용 방법
연구 목적, 예상 효과크기, 유의수준, 목표 검정력을 입력하세요. ⚠️ 본 계산은 LLM 추론 기반 근사치로, 정밀한 표본크기 확정이 필요한 정식 연구설계·규제 제출 시에는 G*Power 등 전문 통계 소프트웨어로 반드시 재검증하세요.
📖 대표 시나리오
논문 설계 표본크기 산정
석사논문 설계 단계에서 두 집단 평균 비교를 위한 표본크기를 가늠해야 하는 대학원생
입력 예시
두 그룹 평균 비교 실험인데 효과크기 0.5, 유의수준 0.05, 검정력 0.8로 표본크기 계산해줘
두 그룹 평균 비교 실험인데 효과크기 0.5, 유의수준 0.05, 검정력 0.8로 표본크기 계산해줘
결과 요약
적합한 t검정 방식을 판단하고 표본크기 산정 공식과 근사 계산 과정을 단계별로 안내합니다.
적합한 t검정 방식을 판단하고 표본크기 산정 공식과 근사 계산 과정을 단계별로 안내합니다.
설문조사 응답자 수 추정
사회과학 연구자가 상관관계 분석을 위한 설문 응답자 목표 수를 정해야 하는 상황
입력 예시
두 변수 간 상관관계를 볼 건데 예상 상관계수 0.3, 유의수준 0.05, 검정력 0.8이면 표본이 몇 명 필요할까요?
두 변수 간 상관관계를 볼 건데 예상 상관계수 0.3, 유의수준 0.05, 검정력 0.8이면 표본이 몇 명 필요할까요?
결과 요약
상관분석에 적합한 표본크기 산정 공식을 적용해 근사 필요 인원을 계산하고 정밀도 한계를 고지합니다.
상관분석에 적합한 표본크기 산정 공식을 적용해 근사 필요 인원을 계산하고 정밀도 한계를 고지합니다.
검정력 부족 여부 확인
이미 수집된 데이터로 논문을 쓰려는 연구자가 현재 표본수로 충분한 검정력이 나오는지 역산해보려는 상황
입력 예시
이미 표본 60명을 모았는데, 효과크기 0.4 기준으로 검정력이 얼마나 나오는지 알고 싶어요
이미 표본 60명을 모았는데, 효과크기 0.4 기준으로 검정력이 얼마나 나오는지 알고 싶어요
결과 요약
주어진 표본크기와 효과크기로 근사 검정력을 역산하고 부족 여부를 설명합니다.
주어진 표본크기와 효과크기로 근사 검정력을 역산하고 부족 여부를 설명합니다.
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