两个样本 z 检验的功效分析

Question

我需要计算对数据执行的统计检验的功效。我有 2 个 csv 文件，每个文件的样本大小为 50。 均值的差异在 0.05 水平上具有统计显着性。样本来自方差未知的正态分布。

所以我使用以下代码执行了 z 分数测试：X 和 Y 是两个样本，每个样本大小为 50。

zTest <- function(x, y) {
Difference <- (mean(x) - mean(y)) # difference between the two sample means
seDifference <- sqrt(((sd(x)^2)/length(x)) + ((sd(y)^2)/length(y))) #standard error for difference
zScore <- Difference/seDifference # z score
return(zScore) # return z score
}

我得到的 Z 分值为 -15.78006

现在我需要计算上面执行的统计测试的功效。我的问题是如何从这里找到力量。公式是什么？以及如何在 R 中应用它。如果您建议在 R 中使用 pwr 包，请解释它是如何工作的。

提前致谢，如果我含糊其辞，我们深表歉意。我是功率分析的新手。

Answer 1

我认为你在使用 pwr 包时需要 Effect Size。

pwr.t.test(n = 50, d = NULL, sig.level = 0.05, power = NULL,
           type = c("two.sample"),
           alternative = c("two.sided"))

d = NULL 是你缺少的地方

关于效果大小的一些解释：http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/t_test_power2.htm

“影响大小将是均值与合并标准的差异 偏差。效应量越大，a 的功率越大 给定样本量。或者，效应量越大，样本越小 达到相同功率所需的尺寸。所以，一个很好的效果估计 大小是良好功率分析的关键。但它并不总是一个 确定效果大小的简单任务。效果大小的良好估计 来自现有文献或试点研究”