샘플링 분포 구간을 활용한 바이오동등성 설계의 효율적 파워 분석

본 논문은 바이오동등성 연구에서 필수적인 파워 분석을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 시뮬레이션 기반 방법을 제안한다. 전통적으로 파워는 귀무가설(H₀)과 대립가설(H₁) 하에서 테스트 통계량의 샘플링 분포를 전체적으로 추정한 뒤, H₁ 분포의 꼬리 확률을 계산함으로써 얻어진다. 그러나 Welch‑t와 같이 피벗량이 존재하지 않는 경우, 귀무분포 자체도 복잡하고, 전체 분포를 추정하려면 수천·수만 회의 반복 시뮬레이션이 필요해 계산 비용이 크게 증가한다. 저자는 이러한 비효율성을 해소하기 위해 “샘플링 분포의 구간만 탐색한다”는 아이디어를 도입한다. 구체적으로, 두 집단 평균 차이(ȳ₁−ȳ₂)와 두 집단 분산 추정치(s₁², s₂²)를 각각 정규·카이제곱 분포의 역누적분포함수(CDF)로 변환한다. 이 변환은 3차원 난수 벡터 u=(u₁,u₂,u₃)∈