R语言中用于进行效用分析的pwr包常用函数列表

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本文列举了R语言pwr包中用于效用分析的关键函数,包括pwr.t.test、pwr.2p.test、pwr.p.test和pwr.anova.test。这些函数分别用于计算两独立样本T检验、比例差异、单样本比例和方差分析的样本大小或功效,助力科研人员基于特定参数设计高效实验。

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R语言中用于进行效用分析的pwr包常用函数列表

  1. pwr.t.test:用于计算两个独立样本T检验的样本大小或功效。该函数可以根据给定的效应大小、显著性水平、样本大小和方差等参数,计算所需的样本大小或功效。以下是一个示例代码:
# 定义参数
effect_size <- 0.5  # 效应大小
alpha <- 0.05      # 显著性水平
power <- NULL      # 功效
n <- NULL          # 样本大小

# 计算样本大小
result <- pwr.t.test(d = effect_size, sig.level = alpha, power = power, n = n)
result$n
  1. pwr.2p.test:用于计算两个独立样本比例差异的样本大小或功效。该函数可以根据给定的效应大小、显著性水平、样本大小和比例等参数,计算所需的样本大小或功效。以下是一个示例代码:
# 定义参数
effect_size <- 0.2  # 效应大小
alpha <- 0.05      # 显著性水平
power <- NULL      # 功效
n1 <- NULL         # 样本1大小
n2 <- NULL         # 样本2大小
p1 <- NULL    
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