问题标签 [power-analysis]
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linear-regression - 多元线性回归的事后功效分析
我进行了一项研究，以检查药物依从性水平（连续变量）及其与不同变量（分类变量）的关联。我使用以下等式计算了样本量：n = N z2 p q / d2 (N-1) +z2 p问。z = 1.96，95% CI，人口规模为 13600（基于已发表的报告）。将高依从性人群的百分比设置为 50%，以获得 374 个最大样本量，以 95% 的概率测量高依从性的比例和 5% 的精度。但是，计算的样本量增加到 450，因为预计电话号码无效、无法使用、不愿意参与以及电话号码所有权的变化（数据收集是通过电话收集的）。只有 180 人符合纳入标准并被纳入。
后来我收到了一项建议进行事后功效分析，因为我的研究动力不足。当我使用 G*power 软件执行此操作时，我的功率为 0.9998377。有这个值可以吗？
我用 10 个预测变量和 0.226 的调整 R 平方进行了多元线性回归
python - Statsmodels 功效分析 观察次数
我对TTestIndPower类的 statsmodels API 感到困惑。
在plot_power函数中绘制的观察数是样本总数还是每组的样本数？
r - 使用两个比例的功效计算的小样本量误差
我正在尝试使用 R 中的 pwr 库对样本大小选择进行功率分析。
我收到以下错误：
如果我更改样本大小（更大）或将效果大小更改为中等（0.4），那么它将运行。任何解决方案都会很棒，谢谢。
r - 使用 pwr.f2.test() 计算有和没有协变量的实验模型的统计功效
我试图比较使用与不使用协变量的实验的功率增益。
首先，我将模拟类似于我的实际实验的数据，其中参与者被随机分配到两个条件之一 (x_cond)，我还收集了与结果 (y) 相关的协变量 (x_cond) 的实验前读数。
现在我为有和没有协变量的模型计算 F^2
F^2 对于我的没有协变量的模型
我的线性模型仅将条件作为预测变量 ( m_cond) 的功效为 0.36。
power.t.test()下面返回 power = .37 并反映我之前对模型的 F^2 功率计算，仅将条件作为预测变量 ( m_cond)
F^2 用于我的带有协变量的模型
具有条件和协变量的线性模型的功效为 0.81，这是一个重大改进。
我想用条件和协变量确认我对模型功率计算的解释。我只对检测条件的影响感兴趣。我的协变量只是用来减少方差。鉴于我的 F^2 是基于有和没有条件变量的模型之间 R^2 的差异，最终的功效计算告诉我我检测 R^2 改进的能力，我相信我的条件变量会带来.
r - simr 中的功率分析 - 对象不是矩阵
我有以下模型：
该模型给出以下输出：
我对交互“GroupAbstractOutgroup:Condition_Cat_AbsSecondOrderIn”很感兴趣，我正在尝试使用 R 包 simr 估计样本量以检测至少 -2 的效应量。原来的斜率是-3.02，所以我指定了新的：
但是，无论我如何为主要效果和交互指定 powerSim 函数（参见下面的一些示例），在运行 lastResult()$errors 'object is not a matrix' 时，我都会得到 0% 的功率和以下错误。我知道错误应该是什么意思，但即使将原始数据框和固定效果表转换为矩阵后，错误仍然存在，我不确定它指的是什么以及如何获得实际输出。任何帮助将非常感激！
powerSim 函数示例：
r - 对数线性模型的功效分析
我有一个对数线性模型。如何对其进行功率分析？使用示例数据集：
我的对数线性模型：
任何帮助将不胜感激！
r - 两阶段聚类抽样的功效计算
我正在尝试R为调查实验做一些功率计算。
我知道如何使用pwr命令来做到这一点。例如，以下命令显示我检测效果大小为 0.2 的最佳样本量是每组有 394 名受访者。
我想说明我有一个两阶段整群抽样策略的事实。例如，选择一组 30 个教室，然后在每个教室中随机抽取 10 名学生进行访谈。如何在功效分析中考虑这种抽样差异？
请注意，这不是类似于集群随机试验 (CRT)的场景。鉴于调查实验的性质，治疗不是在小组层面分配，而是在单位层面分配。换句话说，每个班级都会随机分配经过治疗和控制的学生。
在这种情况下，是否有一种简单直观的方法来运行功率分析？也许指定某种形式的类内相关？
非常感谢你的帮助
r - 后功率分析 多级分析
我在整个 www 上搜索了对我的结果进行后期功率分析的建议。
代码是：
- 资料：DATAlong
- AV：标准（数量）
- UV：幽默感（chr）
我的结果似乎是显着的 p<.05。
您是否知道如何执行后功率分析？
提前非常感谢。
此致 ：）
r - 将功耗分析 PWR 封装结果保存到 df
我正在运行许多功率分析，测试不同的观察大小，保持其他所有条件相同，并希望将结果保存为数据框中的行，以便稍后在 ggplot 中可视化它们。
但这似乎没有更新results_df。R 只返回 1 行，这是为什么呢？我怎样才能得到整个df？
r - 将结果保存到输出 DF 行中的功率分析
我正在使用pwr包运行功率分析。我编写了一个函数来对不同的 n 值运行分析，并将所有 n 的效果大小 d 保存为 df 中的 2 列。
我将 n 个值保存为向量，并希望在它们上运行该函数，但出现以下错误：
这似乎只有在我为 n 插入多个值时才会发生，比如向量。如果我逐个插入 1，我会得到我需要的结果，但这很乏味吗？