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所以我想看看样本量计算（对于两个样本量不相等的样本独立比例）在 SAS 中的 proc power 和 r 中的一些样本量函数之间有多接近。我正在使用在 UCLA 网站上找到的数据。

UCLA 网站给出的参数如下：

p1=.3,p2=.15,power=.8,null difference=0，对于双边测试，它假设样本量相等；

对于不等样本量测试，参数是相同的，group1 的组权重为 1，group2 的组权重为 2，并且它们执行的测试是单方面的。

我正在使用 r 功能

pwr.t.test(n=NULL,d=0,sig.level=0.05,type="two.sample",alternative="two.sided")

从pwr包中。

因此，如果我按照 UCLA 站点的第一个示例输入参数选择，则会收到以下错误： 

Error in uniroot(function(n) eval(p.body) - power, c(2, 1e+07)) :
  f() values at end points not of opposite sign.

这似乎是因为 r 无法检测到差异。我设置了 d=.5 并且它运行了。SAS会因为太小的差异而给出错误吗？它不在示例中，因为它们的零差也为零。

使用时我也收到上述错误

pwr.2p.test(h = 0, n = , sig.level =.05, power = .8)

和

pwr.chisq.test(w =0, N = , df =1 , sig.level =.05, power =.8 ).

我可能做错了什么，但如果假设的差异为 0，我似乎无法真正找到方法。

我知道 SAS 和 r 使用不同的方法来计算功率，所以我不应该期望得到相同的结果。我真的只是想看看我是否可以在 r 中复制 proc power 结果。

对于第一个示例，我已经能够获得几乎相同的结果，具有相同的样本量和使用的双面替代方案 

 bsamsize(p1=.30,p2=.15,fraction=.5, alpha=.05, power=.8)

从Hmisc包中。但是当他们用不相等的样本量进行单面测试时，我无法复制这些。

有没有办法在 r 中复制该过程以计算不等组大小的单边样本大小？

干杯。

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Inpwr.t.test及其衍生物，d不是零差异（假设为零），而是两个群体之间的效应大小/假设差异。如果总体均值之间的差异为零，则没有样本量可以让您检测到不存在的差异。

如果群体 A 的比例为 15%，群体 B 的比例为 30%，则使用该函数pwr::ES.h计算效应大小并进行比例检验，例如：

> pwr.2p.test(h=ES.h(0.30,0.15),power=0.80,sig.level=0.05)

     Difference of proportion power calculation for binomial distribution (arcsine transformation) 

              h = 0.3638807
              n = 118.5547
      sig.level = 0.05
          power = 0.8
    alternative = two.sided

NOTE: same sample sizes

> pwr.chisq.test(w=ES.w1(0.3,0.15),df=1,sig.level=0.05,power=0.80)

     Chi squared power calculation 

              w = 0.2738613
              N = 104.6515
             df = 1
      sig.level = 0.05
          power = 0.8

NOTE: N is the number of observations
于 2013-03-14T14:14:37.473 回答