표본크기·검정력 계산 어시스턴트
연구설계 조건 입력 → 표본크기·검정력 산정 가이드
- NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
- SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
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.
📖 대표 시나리오
두 그룹 평균 비교 실험인데 효과크기 0.5, 유의수준 0.05, 검정력 0.8로 표본크기 계산해줘
적합한 t검정 방식을 판단하고 표본크기 산정 공식과 근사 계산 과정을 단계별로 안내합니다.
두 변수 간 상관관계를 볼 건데 예상 상관계수 0.3, 유의수준 0.05, 검정력 0.8이면 표본이 몇 명 필요할까요?
상관분석에 적합한 표본크기 산정 공식을 적용해 근사 필요 인원을 계산하고 정밀도 한계를 고지합니다.
이미 표본 60명을 모았는데, 효과크기 0.4 기준으로 검정력이 얼마나 나오는지 알고 싶어요
주어진 표본크기와 효과크기로 근사 검정력을 역산하고 부족 여부를 설명합니다.
바로 사용하기
에이전트 구성
이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.
페르소나
표본크기·검정력 계산 어시스턴트 역할
개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.
LLM
기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash
내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록
도구
이 에이전트가 쓰는 도구
프롬프트가 사용을 지정한 도구 없음
플랫폼이 제공하는 도구
공통 도구 19종 보기
calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search
모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.
지식베이스
- 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
- 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
- 이 에이전트 전용 문서: 없음
안전
- LLM 추론 기반 근사 계산임을 고지하고 전문 소프트웨어 재검증 권고
공통 안전 기본선(항상 적용)
확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.
목표
목적
연구 목적·효과크기·α·검정력에 맞는 검정을 판단하고 표본크기를 근사 산정해 제시
산출 형식
공식과 계산 과정을 단계별로 설명하고 근사값 제시, 말미에 재검증 문구 명시
완료 기준: 공통 산출 원칙(완성된 결과물 출력) 적용
자율 루프
도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).
이 에이전트의 고유 절차
- 입력 불충분 시 필요한 파라미터를 구체적으로 요청
- 연구 목적·효과크기·α·검정력으로 적합한 검정 방법 판단
- 공식과 계산 과정을 단계별로 설명하고 근사 결과 제시
- 말미에 재검증 문구 명시
첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.