• 품질경영학회지
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• 제26권4호
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• pp.239-249
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• 1998

In balanced design of experiment sample size is determined to detect a certain standardized size of effect with power 1-$\beta$ at the level of significance $\alpha$. Tables (Marvin, et al (1970) and Lorenzen and Anderson(1993) and charts (Odeh and Fox(1991)) are available to determine the sample size in balanced design of experiments. To simplify those tables and charts simple MATLAB program is used to find the minimal standardized detectable difference $\delta$ when $\alpha , \beta$ and sample size are given.

• 대한안전경영과학회지
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• 제9권2호
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• pp.123-134
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• 2007

This paper focuses on the in-house reliability assurance plan for the bulk materials of each company. The reliability assurance needs in essence a long time and high cost for testing the materials. In order to reduce the time and cost, accelerated life test is adopted. The bulk sampling technique was used for acceptance. Design parameters might be total sample size(segments and increments}, stress level and so on. We focus on deciding the sample size by minimizing the asymptotic variance of test statistics as well as satisfying the consumer's risk. In bulk sampling, we also induce the sample size by adapting the normal life time distribution model when the variable of the lognormal life time distribution is transformed and adapted to the model. In addition, the sample size for both the segments and increments can be induced by minimizing the asymptotic variance of test statistics of the segments and increments with consumer's risk met. We can assure the reliability of the mean life and B100p life time of the bulk materials by using the calculated minimum sample size.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.435-441
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• 2012

This paper provides simulation-based results of effect analysis of sample size and sampling periods on accuracy of reliability estimation methods using multiple comparisons with analysis of variance. Sum of squared errors in estimated reliability measures were evaluated through applying seven estimation methods for one-shot systems to simulated quantal-response data. Analysis of variance was implemented to investigate change in these errors according to variations of sample size and sampling periods for each estimation method, and then the effect analysis on accuracy in reliability estimation was performed using multiple comparisons based on sample size and sampling periods. An efficient way to allocate both sample size and sampling periods for reliability estimation tests of one-shot systems is proposed in this paper from the effect analysis results.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제40권2호
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• pp.114-121
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• 2007

Power and sample size estimation is one of the crucially important steps in planning a genetic association study to achieve the ultimate goal, identifying candidate genes for disease susceptibility, by designing the study in such a way as to maximize the success possibility and minimize the cost. Here we review the optimal two-stage genotyping designs for genomewide association studies recently investigated by Wang et al(2006). We review two mathematical frameworks most commonly used to compute power in genetic association studies prior to the main study: Monte-Carlo and non-central chi-square estimates. Statistical powers are computed by these two approaches for case-control genotypic tests under one-stage direct association study design. Then we discuss how the linkage-disequilibrium strength affects power and sample size, and how to use empirically-derived distributions of important parameters for power calculations. We provide useful information on publicly available softwares developed to compute power and sample size for various study designs.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제3권1호
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• pp.3-12
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• 1974

The two-stage sequential test, suggested by Baker [2] for testing hypotheses $H_0:\mu=\mu_0$ and $H_1:\mu=\mu_1$ of $N(\mu,\sigma^2)$ with the unknown $\sigma^2$ would not be amenable for applications unles some cluses on the choice of the first-stage sample size are available. The study in this paper is intended to shed some light on the size of the first-stage sample. An approximate method is used to estimate an optimal initial sample size that minimizes the average sample number. In brief, the optimal size is a strictly monotone decreasing function of the quantity $(\mu_1-\mu_0)/\sigma$. Empirical and simulation results are used to ascertain the negligible effect of possible errors due to approximations and assumptions used.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.573-581
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• 2015

이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.269-285
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• 1998

임상시험연구의 설계에서 적절한 표본수의 결정은 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 본 논문에서는 생존분포를 비교하기 위한 여러 가지 방법들을 소개하고, 각 방법에서의 가정들을 고찰하였다. 또한 다양한 상황에서의 표본수와 검정력 등을 비교제시하고 모의실험을 통해 각 방법들의 이론상의 검정력과 실제 검정력을 알아보았다 그 결과로서 의학연구자들이 처한 여러 상황에 적합한 표본수의 결정방법을 제시하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.461-471
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• 2012

Most useful statistical techniques in six sigma DMAIC are hypothesis testing and interval estimation. So this paper reviews and derives sample size formula by considering significance level, power of detectability and effect difference. The quality practioners can effectively interpret the practical and statistical significance with the rational sample sizing.

• 한국산림과학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-46
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• 1977

본연구(本硏究)는 1974년(年)에 선발(選拔)하여 그후에 수년간(數年間)에 걸처 분석(分析)한 주왕산(周王山), 안면도(安眠島), 오대산(五臺山)의 소나무(Pinus densifiora S. et Z.) 천연집단(天然集團)의 형질(形質)중에시 차대묘목(次代苗木)(1-0묘(苗), 1-1묘(苗))의 묘고(苗高) 및 근원경(根元徑)의 집단간(集團間), 가계간(家系間)의 차이(差異)를 추정(推定)함에 있어 가계(家系)의 수(數)를 어느 정도의 크기로 해야만 좋은 추정(推定)을 할 수 있는 가를 알아보기 위함이었다. 본 분석(分析)은 Nested Design의 2-level의 equal sample size에 의한 방법(方法)과 Randomized Complete Block Design에 의한 방법(方法) 두 가지를 이용하였으며 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. Nested design에 의한 분석(分析)에 있어서 sample size(가계수(家系數))의 증가(增加)에 따라 가계간(家系間)의 F-치(値)는 대 체로 감소(減少)하나 집단간(集團間)의 F-치(値)는 점점 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였다. 2. F-치(値)의 증가(增加) 및 감소(減少)의 경향(傾向)은 그 sample size가 적을 때는 크게 변화(變化)를 보이나 그의 크기가 대략 10을 넘으면서부터는 다소 안정(安定)된 값을 보이고 있어 만일 sample size가 15~20정도가 되면 상당히 안정되고 그에 따라 집단간차이(集團間差異)를 추정(推定)하는데 오류(誤謬)를 범할 확률(確率)은 대단히 낮아질 것으로 추론(推論)되었다. 3. 연속적(連續的)으로 누적가산(累積加算)된 sample size를 가지고 분석(分析)할 때와 추출조합(抽出組合)된 sample을 가지고 분석(分析)할 때 F-치(値)의 변동(變動)은 후자(後者)가 훨씬 심하고 또 sample size가 적을때 그런 차이(差異)가 심해지는 것을 볼 수 있었다. 또한 분석대상형질(分析對象形質)이 다른 때에는 역시 그에 따른 분석가계수(分析家系數)의 조정(調整)이 필요(必要)할 것으로 보였다. 4. Randomized Complete Block Design에 의한 분석(分析)에서 가계간(家系間)의 차이(差異)에 대(對)한 분석(分析)은 집단간(集團間)의 추정(推定)에 필요(必要)한 가계수(家系數)보다는 적은 가계수(家系數)로도 분석가능(分析可能)하였다. 이것은 일반적(一般的) 추리(推理)를 그대로 입증(立證)해 주는 것에 불과(不過)하였다. 반복구간(反復區間)의 차이(差異)에 대한 추정(推定)에서 Sample Size가계수(家系數)의 영향(影響)은 일정하게 말하기 힘들었다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.513-521
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• 2014

일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.