如何理解R語言中的功效分析，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

創(chuàng)新互聯(lián)建站憑借在網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站推廣領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)能力和多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供超值的營銷型網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，我們始終認(rèn)為：好的營銷型網(wǎng)站就是好的業(yè)務(wù)員。我們已成功為企業(yè)單位、個(gè)人等客戶提供了成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，以良好的商業(yè)信譽(yù)，完善的服務(wù)及深厚的技術(shù)力量處于同行領(lǐng)先地位。

我們進(jìn)行研究前，經(jīng)常會(huì)被問到：對(duì)于我的研究，現(xiàn)在有x個(gè)可用的受試者，這樣的研究值得做嗎？或者“對(duì)于我的研究到底需要幾個(gè)受試者呢？“這類問題需要功效分析進(jìn)行解決。

R語言基礎(chǔ)知識(shí)：

樣本大?。褐笇?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中每種條件／組中觀測(cè)的數(shù)目

顯著性水平：由I型錯(cuò)誤的概率來定義，可以說發(fā)現(xiàn)效應(yīng)不發(fā)生的概率。

功效：通過I減去II型錯(cuò)誤的概率，可以看作是真實(shí)效應(yīng)發(fā)生的概率。

效應(yīng)：是指在備擇和研究假設(shè)下效應(yīng)的量。效應(yīng)值的表達(dá)式依賴于假設(shè)檢驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)方法。功效分析中研究設(shè)計(jì)的四個(gè)基本量。給定任意三個(gè)，你可以推算第四個(gè)，利用pwr包實(shí)現(xiàn)功效分析。

pwr包中的函數(shù)：

t檢驗(yàn)，pwr.t.test（）函數(shù)提供許多有用的功效分析選項(xiàng)，格式為：

pwr.t.test(n=,d=,sig.level=,power=,alternative=)

其中：n為樣本大小

           d為效應(yīng)值，即標(biāo)準(zhǔn)化的均值之差

          sig.level表示顯著性水平（默認(rèn)為0.05）

          power為功效水平

          type指檢驗(yàn)類型：雙樣本t檢驗(yàn)（two.sample）、單樣本t檢驗(yàn)（one.sample）或相依樣本t檢驗(yàn)（paired）。默認(rèn)為雙樣本t檢驗(yàn)。

          alternative指統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是雙側(cè)檢驗(yàn)（two.sides）還是單側(cè)檢驗(yàn)（less或greater），默認(rèn)為雙側(cè)檢驗(yàn)。 

手機(jī)與駕駛反應(yīng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)，假定將使用雙尾獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)來比較兩種情況下  駕駛員的反應(yīng)時(shí)間。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知道反應(yīng)時(shí)間1.25s的標(biāo)準(zhǔn)偏差，并認(rèn)定反應(yīng)時(shí)間1s的差值是巨大的差異，那么在這個(gè)研究中，可設(shè)定效應(yīng)值為d=1/1.25=0.8或者更大，另外，如果差異存在，希望有90%的把握檢測(cè)它，由于隨機(jī)變異性的存在，希望有95%的把握不會(huì)誤報(bào)差異顯著，這時(shí)，對(duì)于該研究需要多少受試者呢？

> install.package("pwr")

> library(pwr)

>pwr.t.test(n=20,d=.5,sig.level=.01,type="two.sample",alternative="two.sided")

     Two-sample t test power calculation 

              n = 20

              d = 0.5

      sig.level = 0.01

          power = 0.1439551

    alternative = two.sided

NOTE: n is number in *each* group

結(jié)果表明，每組需要34個(gè)受試者（總共需要68人），這樣才能保證90%的把握檢測(cè)到0.8的效應(yīng)值，并且最多只有5%的可能性會(huì)誤報(bào)差異存在。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何理解R語言中的功效分析的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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