통계적 검정력 & 표본 크기 계산

무엇을 해주나

• "몇 명(몇 개 샘플)이 필요한가?"라는 질문에 대해 **사전 검정력 분석(a priori power analysis)**을 수행합니다.
• t-검정, 일원분산분석, 비율 비교, 상관, 카이제곱, 회귀 등 표준 검정은 scripts/power.py의 통합 인터페이스(sample_size, power, mde, power_curve)로 즉시 계산합니다.
• 공식이 없는 설계(로지스틱·포아송 회귀, 혼합효과모형, 군집 무작위배정, 생존분석, 상호작용, 매개효과)는 scripts/simulate_power.py로 몬테카를로 시뮬레이션을 돌리고 MC 신뢰구간까지 보고합니다.
• 효과크기 선택 원칙(SESOI > 축소한 파일럿 추정치 > 관례), 민감도 분석, 탈락률 보정, 군집화(DEFF = 1 + (m−1)·ICC), 다중비교 보정 같은 실무 함정을 체크리스트로 잡아줍니다.
• IRB·연구비 신청서·사전등록에 붙일 수 있는 보고 문구 템플릿을 제공합니다.

이런 분께 추천

• 논문·학위논문·임상시험 프로토콜을 설계하는 연구자, 대학원생
• IRB 제출이나 연구비 신청에서 표본 수 근거를 요구받은 분
• A/B 테스트나 실험 설계에서 최소 검출 가능 효과를 알아야 하는 데이터 분석가
• 사후 검정력(observed power) 대신 올바른 민감도 분석을 하고 싶은 분

활용 예시

1. "Cohen's d = 0.5를 80% 검정력, α = .05(양측)로 검출하려면 그룹당 몇 명?" → 그룹당 n 계산 + 20% 탈락 보정 등록 인원까지 산출.
2. "참가자를 그룹당 30명밖에 못 모은다" → 해당 n에서의 최소 검출 가능 효과(MDE)와 검정력 곡선 PNG 생성.
3. "클리닉 20곳을 무작위배정하는 군집 시험, ICC 0.05" → 시뮬레이션으로 목표 검정력에 도달하는 클리닉 수와 클리닉당 환자 수 탐색.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/statistical-power/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/statistical-power 폴더를 내 ~/.claude/skills/statistical-power/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.