pwr 包进行效用分析的常用函数列表(R 语言)

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本文介绍了R语言pwr包中用于效用分析的常用函数,包括pwr.t.test()进行单样本t检验,pwr.2p.test()进行两独立样本比较,pwr.p.test()进行比例检验,以及pwr.anova.test()进行方差分析。这些函数帮助确定样本大小和效应大小,以提高研究设计的敏感性和可靠性。

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pwr 包进行效用分析的常用函数列表(R 语言)

在 R 语言中,pwr 包是一个功能强大的统计学包,可用于进行效用分析(power analysis)。效用分析是指根据已知或估计的参数值来确定研究设计的敏感性,即样本大小和效应大小之间的关系。以下是 pwr 包中一些常用的函数:

  1. pwr.t.test(): 进行单样本 t 检验的效用分析
    这个函数适用于计算单个总体均值是否与某个给定值不同的检验。它可以帮助确定所需的样本大小、显著性水平和效应大小。
# 示例代码
library(pwr)

# 计算进行单样本 t 检验的样本大小
pwr.t.test(d = 0.5, sig.level = 0.05, power = 0.8)
  1. pwr.2p.test(): 进行两独立样本比较的效用分析
    这个函数可用于确定两个独立样本之间差异是否显著。可以计算出所需的样本大小、显著性水平和效应大小。
# 示例代码
library(pwr)

# 计算进行两独立样本比较的样本大小
pwr.2p.test(h = 0.3, n = NULL, sig.level = 0.05, power = 0.8)
  1. pwr.p.test(): 进行比例检验的效用分析
    这个函数用于确定两个比例之间是否存在显著差异。可以计算出所需的样本大小、显著性水平和效应大小。

                
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