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R教材8功效分析

作者：马丁乐_449 | 来源：互联网 | 2023-10-16 18:05

在给定置信度下，判断检测到给定值时所需要的样本量；也能计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率功效是1-二类错误，1-β，看做真实效应发生的概率效应值是在备选或研究假设下效应的量对

在给定置信度下，判断检测到给定值时所需要的样本量；也能计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率
1. 功效是1-二类错误，1-β，看做真实效应发生的概率
2. 效应值是在备选或研究假设下效应的量
3. 对于每个函数，用户设定（样本大小n，显著性水平α，功效，效应值）中的三个量，第四个量可以计算出来
功效分析函数
1. t检验：pwr::pwr.t.test(n,d,sig.level,power,type,alternative)
  1. n为每组样本大小
  2. d为效应值，即标准化均值的差
  3. sig.level显著性水平
  4. power功效水平
  5. type检验类型：
    1. 双样本t检验two.sample
    2. 单样本t检验one.sample
    3. 分组样本t检验paired
  6. alternative：双侧two.sided，单侧less、greater
2. n不相等的t检验：pwr.t2n.test(n1=,n2=,&＃8230;)
3. 方差分析pwr.anova.test(k,n,f,sig.level,power)
  1. k是组个数
  2. n是各组样本量
  3. f是效应值，方差分析的衡量量
4. 相关性pwr.r.test(n,r,sig.level,power,alternative)
  1. r是相关性大小
5. 线性模型pwr.f2.test(u,v,f2,sig.level,power)
  1. u分子自由度
  2. v分母自由度
  3. f2是效应值
6. 比例检验pwr.2p.test(h,n,sig.level,power)
  1. 效应值h，ES.h(p1,p2)来计算
7. 各组n不同的比例检验pwr.2p2n,test(h,n1,n2,sig.level,power)
  1. 以上比例检验默认alternative为双侧检验，实际情况是对于两个对象差异的比较可能会带有高低之分，为了检验是否大于或小于的情况要用单边检验
8. 卡方检验pwr.chisq.test(w,n,df,sig.level,power)
  1. w是效应值，ES.w2(p)可以计算双因素列联表中备择假设的效应值，p是假设的双因素矩阵
  2. df是自由度，双因素列联表的自由度为(r-1)(c-1)
未知情况选择效应值

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马丁乐_449

这个家伙很懒，什么也没留下！

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