如何在R中找到t检验的样本量？

为了找到 t 检验的样本量，我们可以使用 pwr 包的 pwr.t.test 函数，只要我们可以传递替代假设的参数，例如单边或双边、显着性水平、检验的功效和差异对于两个样品。

查看以下示例以了解其工作原理。

示例 1

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.80,d=1,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

   n = 16.71472
   d = 1
sig.level = 0.05
   power = 0.8
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

示例 2

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.90,d=1,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 22.02109
  d = 1
sig.level = 0.05
  power = 0.9
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

示例 3

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.90,d=1.24,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 14.69768
  d = 1.24
sig.level = 0.05
  power = 0.9
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

示例 4

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.90,d=1.24,sig.level=0.01,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 21.08
  d = 1.24
sig.level = 0.01
  power = 0.9
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 5

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.80,d=1.24,sig.level=0.10,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 8.80455
  d = 1.24
sig.level = 0.1
  power = 0.8
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 6

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.85,d=1.24,sig.level=0.10,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 10.10416
  d = 1.24
sig.level = 0.1
  power = 0.85
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 7

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.90,d=2,sig.level=0.10,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 5.130901
  d = 2
sig.level = 0.1
  power = 0.9
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 8

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.95,d=2,sig.level=0.10,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 6.231837
  d = 2
sig.level = 0.1
  power = 0.95
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 9

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.95,d=2,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 7.608958
  d = 2
sig.level = 0.05
  power = 0.95
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 10

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.80,d=0.78,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 26.79675
  d = 0.78
sig.level = 0.05
  power = 0.8
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。

例 11

考虑以下代码来查找 t 检验的样本量 -

library("pwr")
pwr.t.test(power=0.80,d=1.5,sig.level=0.05,alternative="two.sided")

输出结果

如果您执行上面给定的代码，它会为两个样本 t 检验功效计算生成以下输出 -

  n = 8.060321
  d = 1.5
sig.level = 0.05
  power = 0.8
alternative = two.sided

注意- n 是 *each* 组中的数字。