데이터에 대한 분석에서 기대하거나 원하는 답이 제대로 나오지 않아 속상한 적이 한 두번 있을 것이다.
어떤 목적의 분석을 위해 선택하거나 수집된 데이터는 분석하는 사람에 의해 결정된 것이기 때문에
흔히 말하는 "나쁜 데이터" 같은 것은 없다 단지 "나쁜 분석"이 있을 뿐이다.

■ 검출력(Power)에 대해 확인을 해보아야 한다

여러분이 어떤 유형의 분석이 필요한지 알았다면, 데이터를 얼마나 모야야 하는지 검토해야 한다.
여러가지 유형별 분석에 따라 필요한 샘플의 개수가 조금씩 다르기 때문에 통계 툴을 이용하면 편리하다

(1) 여러분이 찾고자 하는 효과의 크기는?

    검출력(Power)이란 효과가 있음을 발견할 수있는 확률이다.
    예를 들어, 여러분이 직경의 평균이 10±1mm인 볼트를 만들고 있다고 하자.
    이런 경우 허용차를 벗어나 커거나 작은 불량품이 생기게 되는데, 이러한 차이(효과)에 대한
    결정은 이것이 통계적인 결정이 아니라 사업의 한 영역이기 때문에 공정을 알고 있는 사람에 의해
    결정되어야 한다. 그렇지만 그 결정은 샘플의 크기에 영향을 미치게 된다.

(2) 여러분의 데이터가 가지고 있는 변동의 기대수준은?

    검출력(Power)의 계산은 여러분이 찾고있는 효과를 샘플크기로 나눈 비율이기 때문에 기대하는
    변동의 크기를 결정해야 한다. 만일 보유하고 있는 기존 데이터의 표준편차가 없다면, 여러분이
    기대하는 표준편차에 대한 차이값으로 "1"을 사용할 수 있다.
    전형적으로 1 표준편차만큼의 차이는 작은 것으로 3 표준편차만큼의 크기는 큰것으로 간주한다

(3) 여러분의 분석결과에 대한 기대수준은?

    검출력(Power)는 만일 효과가 한개 있다면 한개의 효과를 발견할 확률이며 최소한 80%는 되어야 한다.
    만일 효과가 있다고 할 때 그 효과를 발견할 확률을 상향 할수록 샘플의 크기는 더 많이 필요로 하게 된다.

검출력(Power)와 샘플크기를 결정하였으면, 이제 여러분은 데이터를 수집하고 분석할 준비가 된 것이다.