Post-hoc power analysis 질문입니다.

[강승철]

independent t-test를 하여

control group은  N1=328, 평균 33.62, 표준편차 3.35

case group은 N2=23, 평균 33.84, 표준편차 3.89

p=0.763 이 나왔습니다.

(Levene의 등분산 검정 상 등분산은 가정되었고 (p=0.821), 각각의 분포는 normal distribution을 따르는 것으로 나왔습니다.)

이때, 'control group과 case group 간에 difference는 없다'라는 말을 하고 싶은 데

post-hoc power analysis를 해서 power를 제시해야만 하는 건가요?

그런데, GPower를 이용해서 구해보면 (맞게 구한 건지는 잘 모르겠지만...) power는 0.06 정도로 매우 낮게 나오는데

effect size를 더 낮게 넣을 수록 (평균 차이를 0으로 했을 경우), power는 더 낮게 나옵니다. 그럼 power가 더 낮은 게

귀무가설이 맞다는 말을 하는 데 더 유리한 건가요???

또, R이나 혹 다른 프로그램으로 이걸 구할 수 있는 건가요??

제가 통계를 잘 몰라서 완전 엉뚱한 방향으로 헤매고 있는 것이라면, 위와 같은 경우 두 집단 간에 차이가 없다라는 말을

통계적으로 보여주려면 어떤 방법을 써야 하나요???

위의 문제로 오랫동안 너무 고통스러워하고 있습니다. 답변 부탁드립니다~~

감사합니다.

[안재형]

제책 마지막장에 R로 power를 구하는 방법이 있으나,
정규성검정을 하고 independent t-test를 해서 p-value=0.763이 나왔으면 그걸로 끝입니다. 평균 표준편차만 대충 봐도 두 평균의 차이가 없습니다.
power는 실험전에 귀무가설을 기각할수 있는 sample size구할때 필요합니다. 이걸로 귀무가설이 맞다 틀리다고 하지는 않습니다.