2010-04-26 5 views
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J'essaie de calculer la taille d'échantillon nécessaire pour un plan factoriel 2x2. J'ai deux questions.Analyse de puissance dans [R] pour Anova bidirectionnelle

1) J'utilise le paquet pwr et une ANOVA fonction pour calculer la taille de l'échantillon nécessaire en utilisant le code suivant

pwr.anova.test(k = , n = , f = , sig.level = , power =) 

Cependant, je voudrais examiner deux ANOVA façon, puisque c'est plus efficace à l'estimation des moyens de groupe que oneova anova. Il n'y a pas de fonction anova bidirectionnelle que j'ai pu trouver. Existe-t-il un paquet ou une routine dans [R] pour faire cela?

2) De plus, suis-je sûr de supposer que puisque j'utilise des calculs de puissance anova à sens unique, que la taille de l'échantillon sera plus conservatrice (c'est-à-dire plus grande)?

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Ce n'est pas la programmation liée, mais vous devez aller voter pour la proposition du site de Rob Hyndman ici: http://meta.stackexchange.com/questions/5547/proposal-for- statistics-data-mining-stackexchange-site. – Shane

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Dans une ANOVA 2x2 impliquant le facteur A, le facteur B et AxB, vous obtiendrez des estimations de puissance statistique distinctes pour chacun de ces trois effets.

G Puissance 3 fournit des logiciels libres et des tutoriels clairs pour estimer la puissance des effets dans les conceptions factorielles: http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/user-guide-by-design

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"Séparer" pour des conceptions équilibrées :) –

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Après la recherche - je ne pouvais pas trouver de solution pour cette ligne.

Ce que je vous suggère de faire (si vous savez comment) est de programmer ceci en utilisant une simulation. Si vous ne savez pas comment le faire, alors écrivez une question SO sur "Comment puis-je écrire une simulation de deux anova, pour réaliser l'analyse de puissance" et voir ce que les gens pourraient vous aider :)

en outre, vous pouvez commencer par examiner le code ici:

http://www.rforge.net/doc/packages/NCStats/power.sim.html

Pour commencer le calcul de la puissance grâce à la simulation. Notez ce que Jeromy a écrit - cette analyse de puissance est pour de multiples résultats. Sujet intéressant - J'adorerais faire un suivi là-dessus.

Best,

Tal

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Merci à vous deux pour l'entrée Jeremy et Tal. Je vais réfléchir à vos suggestions et comment les incorporer. – Thomas

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@Thomas Avez-vous ouvert un autre post pour votre question? Vous avez juste besoin d'une ligne dans R pour calculer la puissance d'un test F. Pas un bon endroit mais voici une fonction qui fait le travail: 'Power <- fonction (alpha, eff, n, m, l) { df1 <- m - l df2 <- n - m c <- qf (1 - alpha, df1, df2) lambda <- eff^2 * n pow <- pf (c, df1, df2, ncp = lambda, lower.tail = FAUX) retour (pow) } ' –