R教材8 功效分析

1. 在给定置信度下，判断检测到给定值时所需要的样本量；也能计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率
   1. 功效是1-二类错误，1-β，看做真实效应发生的概率
   2. 效应值是在备选或研究假设下效应的量
   3. 对于每个函数，用户设定（样本大小n，显著性水平α，功效，效应值）中的三个量，第四个量可以计算出来
2. 功效分析函数
   1. t检验：pwr::pwr.t.test(n,d,sig.level,power,type,alternative)
      1. n为每组样本大小
      2. d为效应值，即标准化均值的差
      3. sig.level显著性水平
      4. power功效水平
      5. type检验类型：
         1. 双样本t检验two.sample
         2. 单样本t检验one.sample
         3. 分组样本t检验paired
      6. alternative：双侧two.sided，单侧less、greater
   2. n不相等的t检验：pwr.t2n.test(n1=,n2=,...)
   3. 方差分析pwr.anova.test(k,n,f,sig.level,power)
      1. k是组个数
      2. n是各组样本量
      3. f是效应值，方差分析的衡量量
   4. 相关性pwr.r.test(n,r,sig.level,power,alternative)
      1. r是相关性大小
   5. 线性模型pwr.f2.test(u,v,f2,sig.level,power)
      1. u分子自由度
      2. v分母自由度
      3. f2是效应值
   6. 比例检验pwr.2p.test(h,n,sig.level,power)
      1. 效应值h，ES.h(p1,p2)来计算
   7. 各组n不同的比例检验pwr.2p2n,test(h,n1,n2,sig.level,power)
      1. 以上比例检验默认alternative为双侧检验，实际情况是对于两个对象差异的比较可能会带有高低之分，为了检验是否大于或小于的情况要用单边检验
   8. 卡方检验pwr.chisq.test(w,n,df,sig.level,power)
      1. w是效应值，ES.w2(p)可以计算双因素列联表中备择假设的效应值，p是假设的双因素矩阵
      2. df是自由度，双因素列联表的自由度为(r-1)(c-1)
3. 未知情况选择效应值