2x2 계승 설계에 필요한 샘플 크기를 계산하려고합니다. 두 가지 질문이 있습니다. 이 때문에 내가2-Way Anova 용 [R] 전력 분석
pwr.anova.test(k = , n = , f = , sig.level = , power =)
그러나 다음 코드를 사용하여 필요한 샘플 크기를 계산하기 위해 패키지 PWR과 한 일원 분산 분석 기능을 사용하고
1), I는 두 가지 방법으로 분산 분석보고 싶습니다 그룹 방법을 추측 할 때보다 효율적으로 일방 통행 방식보다 효과적입니다. 내가 찾을 수있는 양방향 anova 기능이 없습니다. 이렇게하려면 [R]에 패키지 또는 루틴이 있습니까?
2) 또한, 단방향 마젠타 마력 계산을 사용하기 때문에 샘플 크기가 더 보수적 (즉, 더 큼) 할 것이라고 가정 할 때 안전합니까?
Factor A, Factor B 및 AxB가 포함 된 2x2 ANOVA에서는 이러한 세 가지 효과 각각에 대해 별도의 통계적 전력 추정값을 얻게됩니다. 나는이 온라인에 대한 해결책을 찾을 수 없습니다 - 검색 후 http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/user-guide-by-design
균형 잡힌 디자인의 경우 "구분" –
:
G 전원 3 무료 소프트웨어 및 요인 설계에 효과 전력을 추정하기위한 분명한 자습서를 제공합니다.
시뮬레이션을 사용하여 프로그래밍하는 것이 좋습니다. 어떻게 해야할지 모르겠다면 "전력 분석을 달성하기 위해 어떻게 양방향 시뮬레이션을 쓸 수 있습니까?"라는 질문을하고 사람들이 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.
또한, 여기에 코드를 검토하여 시작할 수 :
http://www.rforge.net/doc/packages/NCStats/power.sim.html
을 시뮬레이션을 통해 전력 계산에 시작하십시오.
이력 분석은 여러 결과에 대한 것입니다.
흥미로운 주제 - 나는 그것에 후속 대응하고 싶습니다.
보다도,
탈
Jeremy and Tal의 입력에 감사드립니다. 나는 당신의 제안과 그것을 통합하는 방법에 대해 생각할 것입니다. – Thomas
@ 토마스 귀하의 질문에 대해 다른 게시물을 개설하셨습니까? F- 테스트의 성능을 계산하려면 R에 한 줄만 있으면됩니다. 좋은 곳은 아니지만 여기서 일하는 기능이 있습니다 :'Power <- function (alpha, eff, n, m, l) { df1 <- m - l df2 <- n - m c <- qf (c, df1, df2, ncp = lambda, lower.tail = FALSE) return (pow) }''(1 - alpha, df1, df2) 람다 <- eff^2 * n pow <- pf –
이 관련 프로그래밍을하지 않습니다,하지만 당신은 여기 롭 Hyndman의 사이트 제안에 대한 투표를 이동해야합니다 http://meta.stackexchange.com/questions/5547/proposal-for- 통계 데이터 마이닝 - 스택 익스체인지 사이트. – Shane