![[RjpWiki]](image/../Rlogo.png "[RjpWiki]")
パワーアナリシス（t 検定）power.t.test *機能 t 検定のパワーアナリシスを行う。~ t 検定の検出力を求めること，また，所定の検出力を得るためのパラメータ（標本サイズなど）を求める。 *使用法 power.t.test(n = NULL, delta = NULL, sd = 1, sig.level = 0.05, power = NULL, type = c("two.sample", "one.sample", "paired"), alternative = c("two.sided", "one.sided"), strict = FALSE) *引数 n 群あたりのサンプルサイズ delta 平均値の差の推定値 sd 両群に共通する標準偏差の推定値（デフォルトは 1） sig.level 有意水準（第1種の過誤の確率 α）（デフォルトは 0.05） power 検出力（1から第2種の過誤を引いた確率 1-β） type 検定の種類を文字列で指定する（省略形も可） "two.sample" 独立 2 標本（2群の平均値の差の検定）（デフォルト） "one.sample" 1 標本（母平均の検定） "paired" 関連のある 2 標本（対応のある t 検定） alternative 対立仮説の種類を文字列で指定（省略形も可） "two.sided" 両側検定（デフォルト） "one.sided" 片側検定 strict 両側検定のときに厳密に計算（デフォルトは FALSE） 注：n, delta，power, sd 及び sig.level のうち，どれか一つだけ NULL にして関数を呼ぶ。そうすると，NULL であったパラメータの値が計算される。sd のデフォルトは 1，sig.level のデフォルトは 0.05 なので，この 2 つを計算したいときにはそれを明示的に NULL にして関数を呼ばなければならない。~ 注：strict=TRUE で両側検定のときには，検出力は実際の効果と反対側の棄却域の確率も含む（もしこれが FALSE であれば，真の差が0のときには，検出力は有意水準の半分になってしまう）。 *戻り値 **関数への入力 $ n $ delta $ sd $ sig.level $ power $ alternative **関数からの出力 $ note : 注 $ method : 方法 *例1 各群 10 例の独立 2 標本で，平均値の差が 5，共通する標準偏差が 2，有意水準が 0.05 のときの検出力を求める > power.t.test(n=10, delta=3, sd=2, sig.level=0.05, power=NULL, type="two.sample", alternative="two.sided", strict=TRUE) Two-sample t test power calculation n = 10 delta = 3 sd = 2 sig.level = 0.05 power = 0.8869702 alternative = two.sided NOTE: n is number in *each* group *例2 独立 2 標本で，平均値の差が 5，共通する標準偏差が 2，有意水準が 0.05，検出力が 0.8 ほしいときのサンプルサイズを求める > power.t.test(n=NULL, delta=3, sd=2, sig.level=0.05, power=0.8, type="two.sample", alternative="two.sided", strict=TRUE) Two-sample t test power calculation n = 8.060295 delta = 3 sd = 2 sig.level = 0.05 power = 0.8 alternative = two.sided NOTE: n is number in *each* group Warning messages: 1: full precision was not achieved in 'pnt' # このような警告が出るが，無視する
