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검정력 분석 매개변수 수집 설문

통계학자와 연구자가 검정력 및 표본 크기 계산에 필요한 효과 크기, 분산, 설계, 탈락 가정을 체계적으로 문서화하기 위한 구조화된 수집 도구입니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 36개 · 약 15분

Q01

메시지

검정력 분석 및 표본 크기 계획 설문에 오신 것을 환영합니다. 본 설문은 귀하의 연구에 대한 검정력 또는 표본 크기 분석을 수행하는 데 필요한 가정과 매개변수를 수집합니다. 귀하의 응답은 오직 분석 계획을 수립하는 데에만 사용되며 기밀로 유지됩니다. 정답이나 오답은 없으며, 최선의 추정치도 전적으로 괜찮습니다. 이 설문은 약 8~12분 정도 소요됩니다. 참여는 자발적이며, 언제든지 중단하실 수 있습니다.

Q02

드롭다운

주요 연구 분야는 무엇입니까?

생의학 / 임상
공중보건
사회과학
교육학
경제학
심리 / 행동과학
공학
기타

Q03

객관식

주요 결과변수의 유형은 무엇입니까?

연속형
이진형 / 비율 (0~1)
계수형
사건발생시간 (생존)
순서형
기타

Q04

객관식

검정력 분석에 사용할 효과 지표는 무엇입니까?

평균 차이
표준화 평균 차이 (Cohen's d)
오즈비
위험비
위험 차이
위험도비(hazard ratio)
발생률비(rate ratio)
상관계수
변화점수 차이

Q05

장문형

계획된 효과 크기는 무엇입니까? (선택한 지표의 수치 값을 입력하십시오 — 예: Cohen's d의 경우 0.3, 오즈비의 경우 1.5.)

Q06

장문형

실질적으로 의미 있다고 여기는 최소 검출 가능 효과(MDE)는 얼마입니까? (계획된 효과 크기와 동일한 지표 및 단위를 사용하십시오.)

Q07

장문형

효과 크기의 단위는 무엇입니까? (예: mmHg, 점수; 단위가 없는 경우 '표준화'라고 입력하십시오.)

Q08

객관식

주요 결과변수에 대해 가정하는 분포는 무엇입니까?

정규분포
이항분포
포아송분포
음이항분포
로그정규분포
지수분포
와이블분포

Q09

장문형

주요 결과변수가 연속형인 경우, 가정하는 표준편차는 얼마입니까? (결과 단위로 값을 입력하십시오. 해당 없으면 비워 두십시오.)

Q10

장문형

주요 결과변수가 이진형인 경우, 예상되는 대조군의 사건 발생률은 얼마입니까? (0과 1 사이의 비율을 입력하십시오. 해당 없으면 비워 두십시오.)

Q11

장문형

분산 또는 사건 발생률 가정의 출처는 무엇입니까? (예: 예비 데이터, 문헌, 레지스트리 — 가능한 경우 인용문이나 링크를 포함해 주십시오.)

Q12

드롭다운

귀하의 연구 설계는 몇 개의 처리군 또는 집단을 포함합니까?

1개 (단일 집단)
2개
3개
4개 이상

Q13

드롭다운

집단 간 계획된 배정 비율은 무엇입니까?

1:1
2:1
1:2
1:1:1
기타

Q14

장문형

어떤 유의수준(알파)을 사용하시겠습니까? (예: 0.05, 0.01)

Q15

장문형

목표로 하는 통계적 검정력은 얼마입니까? (예: 0.80, 0.90)

Q16

객관식

주요 가설 검정은 단측 검정입니까, 양측 검정입니까?

양측
단측

Q17

객관식

설계가 군집화 또는 군집 무작위 배정 방식입니까?

아니요
예

Q18

장문형

설계가 군집화된 경우, 가정하는 급내 상관(ICC)은 얼마입니까? (0과 1 사이의 값을 입력하십시오.)

Q19

장문형

설계가 군집화된 경우, 예상되는 평균 군집 크기는 얼마입니까?

Q20

객관식

연구가 반복 측정 또는 종단적 결과를 포함합니까?

아니요
예

Q21

장문형

연구에 반복 측정이 있는 경우, 가정하는 대상 내 상관(rho)은 얼마입니까? (0과 1 사이의 값을 입력하십시오.)

Q22

장문형

계획된 추적관찰 기간은 얼마입니까? (숫자와 단위를 기재해 주십시오 — 예: '12주', '6개월'.)

Q23

장문형

전체 분석 기간에 걸친 예상 탈락률 또는 추적관찰 손실률은 얼마입니까? (0과 1 사이의 비율을 입력하십시오 — 예: 15%의 경우 0.15.)

Q24

드롭다운

위에서 입력하신 탈락률은 다음 중 무엇을 기준으로 한 것입니까:

주 단위
월 단위
전체 추적관찰 기간

Q25

객관식

결측 데이터를 어떻게 처리할 계획입니까? (해당하는 것을 모두 선택하십시오.)

완전 사례 분석
다중 대체(multiple imputation)
최대우도 / 혼합모형
역확률 가중치(inverse probability weighting)
최종 관측치 이월(last observation carried forward)
기타 (직접 기재)

Q26

의견 척도

전반적으로, 본 설문에서 제공하신 가정의 정확성에 대해 얼마나 확신하십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 확신하지 못함최대:매우 확신함

Q27

객관식

이 추정치는 어떤 출처에서 얻으셨습니까? (해당하는 것을 모두 선택하십시오.)

예비 데이터
이전 RCT
관찰 데이터셋
체계적 문헌고찰 / 메타분석
레지스트리 / EMR
전문가 판단
실행 가능성 제약

Q28

장문형

위에서 보고하신 가정과 관련된 추가 인용문, 데이터셋, 또는 메모가 있으면 제공해 주십시오.

Q29

AI 인터뷰

지금까지 제공해 주신 세부 정보에 감사드립니다. 귀하의 연구 가정에서 미비한 부분 — 특히 분산 추정치, 설계상의 절충, 실행 가능성 제약 — 을 명확히 하기 위해 몇 가지 후속 질문을 드리고자 합니다.

Q30

장문형

본 설문에서의 응답을 바탕으로, 귀하의 검정력 분석을 위해 저희가 고려해야 할 추가적인 맥락, 가정, 또는 제약이 있습니까?

Q31

객관식

귀하의 주요 역할 또는 전공 분야는 무엇입니까?

생물통계학자
역학자
임상 연구자
사회과학자
데이터 분석가
학생 / 연수생
기타

Q32

드롭다운

연구 설계 또는 분석 경력은 몇 년입니까?

1년 미만
1~3년
4~7년
8~15년
16년 이상

Q33

드롭다운

귀하는 주로 어느 지역에 기반을 두고 계십니까?

아프리카
아시아
유럽
북미
남미
오세아니아
중동
복수 지역 / 기타

Q34

드롭다운

귀하는 주로 어떤 유형의 기관에서 근무하십니까?

대학 / 학계
병원 / 보건의료 시스템
정부
산업 / 제약
비영리 / NGO
독립 컨설턴트
기타

Q35

장문형

귀하는 주로 어느 국가에 기반을 두고 계십니까? (선택 사항)

Q36

메시지

본 설문을 완료해 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 연구에 적합한 검정력 및 표본 크기 분석 계획을 수립하는 데 사용됩니다. 문의사항이 있으시면 연구 통계 담당자나 연구팀에 연락해 주십시오.

포함된 기능

AI 후속 질문
정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.
주의력 확인 장치
성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.
AI가 작성한 문안
문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.
자동 리포트
응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

이 템플릿의 설계 목적을 소개합니다. 다른 설문 도구에서는 직접 비교할 만한 템플릿을 찾지 못했습니다.

차별화 포인트

Systematically captures every parameter a statistician needs for a power/sample size calculation — effect size, MDE, variance/event-rate assumptions, design (arms, allocation ratio, clustering, repeated measures), alpha/power, and attrition — in one structured instrument
Includes an AI follow-up interview that can probe inconsistencies or ask for clarification on the assumptions provided, something a static form cannot do
Collects methodological provenance (source of variance/event-rate assumptions, citations, confidence rating) so downstream analysts can audit the inputs rather than just receiving raw numbers
Closes with an open-text prompt for additional context/assumptions plus respondent background (role, experience, region, organization type), giving the analyst calibration context on who supplied the estimates

자주 묻는 질문