计算患病率对效应量（delta）和样本量的影响（使用R语言）

最新推荐文章于 2025-11-30 22:09:06 发布

DevRevolt

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本文探讨了患病率在计算效应量（如Cohen's d）和确定样本量中的作用。高患病率可能导致较小的效应量和较少的样本需求，而低患病率则相反。通过R语言的pwr包示例展示了患病率如何影响这些计算。

计算患病率对效应量（delta）和样本量的影响（使用R语言）

概述：
在进行假设检验和样本量估计时，患病率（prevalence）是一个重要的参数。患病率表示在特定人群中患某种疾病或条件的比例。患病率的变化会对效应量（delta）和需要的样本量产生影响。本文将介绍如何使用R语言计算患病率对效应量和样本量的影响。

计算效应量（delta）：
效应量是指两个群体之间差异的度量，通常用于评估某种干预措施的效果。常见的效应量包括Cohen’s d、odds ratio等。在计算效应量时，需要考虑患病率的影响。

下面是一个使用Cohen’s d计算效应量的示例代码：

# 定义函数计算Cohen's d
cohen_d <- function(mean1, mean2, sd) {
  (mean1 - mean2) / sd
}

# 假设两个群体的均值和标准差
mean1 <- 10
mean2 <- 12
sd <- 3

# 计算效应量
delta <- cohen_d(mean1, mean2, sd)

计算样本量：
在设计研究时，需要确定所需的样本量以保证实验结果的可靠性。患病率是样本量计算中的一个重要因素。较高的患病率通常需要更少的样本量，而较低的患病率则需要更大的样本量。

下面是一个使用pwr包计算样本量的示例代码：

# 安装并加载pwr包
install.packages("

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