如何使用 R 语言计算需要的样本量（Power Analysis）

如何使用 R 语言计算需要的样本量（Power Analysis）

样本量计算是研究设计和统计分析中的重要步骤之一。它可以帮助我们确定在给定效应大小和显著性水平的情况下，需要多少样本才能获得统计显著的结果。R 语言提供了一些强大的包和函数，可以帮助我们进行样本量计算。在本文中，我们将介绍如何使用 R 语言进行样本量计算，并提供相应的源代码。

首先，我们需要确定一些参数，包括显著性水平（α）、效应大小（δ）、统计检验类型和所需的统计功效（1-β）。这些参数将用于计算所需的样本量。

在 R 语言中，我们可以使用 pwr 包来执行样本量计算。该包提供了一系列函数，用于不同类型的研究设计。以下是一些常用的函数和它们的用法。

1. pwr.t.test()：用于计算基于双样本 t 检验的样本量。它适用于比较两个独立组的均值差异。

   # 计算双样本 t 检验的样本量
   library(pwr)
   pwr.t.test(
     n = NULL,      # 总样本量（如果为 NULL，则计算总样本量）
     d = NULL,      # 效应大小
     sig.level = 0.05,  # 显著性水平
     power = 0.8,       # 统计功效
     type = "two.sample"  # 统计检验类型
   )
   

2. pwr.p.test()：用于计算基于比例检验的样本量。它适用于比较两个独立组的比例差异。