使用R语言进行分组样本数不同的t检验效用分析

使用R语言进行分组样本数不同的t检验效用分析

概述
在统计学中，效用分析是用于评估某个统计检验的能力，即能否正确地拒绝虚无假设（H0）。在t检验中，效用分析可以用来确定两个独立样本之间是否存在显著差异，并且可以提供关于所需样本大小的估计值。本文将介绍如何使用R语言中的pwr包进行分组样本数不同的t检验效用分析。

安装和加载pwr包
首先，我们需要安装并加载pwr包，用于进行效用分析。

install.packages("pwr")
library(pwr)

设置参数和假设
在进行效用分析之前，我们需要先设置一些参数和假设。这些参数包括显著性水平（alpha）、效应大小（d），以及两组样本的大小（n1和n2）。

alpha <- 0.05  # 显著性水平
d <- 0.5  # 效应大小
n1 <- 30  # 第一组样本大小
n2 <- 50  # 第二组样本大小

进行效用分析
在R语言中，我们可以使用pwr.t2n.test函数进行效用分析。该函数需要传入以下参数：效应大小（d）、第一组样本大小（n1）、第二组样