R语言 如何计算样本量

R语言中可以使用pwr包进行样本量计算。pwr包提供了多种方法来计算样本量，包括基于效应大小和基于假设检验的样本量计算方法。

对于基于效应大小的样本量计算，可以使用power.t.test函数。该函数的参数包括power（功效），delta（效应大小），sd（标准差），type（样本类型，如两个独立样本或配对样本），alternative（备择假设类型，如双边或单边）。以下是一个计算两个独立样本均值差异的样本量的示例代码：

# 安装和加载pwr包
install.packages("pwr")
library(pwr)

# 基于效应大小的样本量计算
power.t.test(n = NULL, power = 0.8, delta = 0.5, sd = 1, type = "two.sample", alternative = "two.sided")

对于基于假设检验的样本量计算，可以使用pwr.t.test函数。该函数的参数包括n（样本量），d（效应大小），sig.level（显著性水平），power（功效），type（样本类型，如两个独立样本或配对样本），alternative（备择假设类型，如双边或单边）。以下是一个计算两个独立样本均值差异的样本量的示例代码：

# 安装和加载pwr包
install.packages("pwr")
library(pwr)

# 基于假设检验的样本量计算
pwr.t.test(n = NULL, d = 0.5, sig.level = 0.05, power = 0.8, type = "two.sample", alternative = "two.sided")

以上是R语言中计算样本量的基本方法。你可以根据具体的需求和假设来调整函数的参数。如果你需要进行其他类型的样本量计算，可以参考pwr包的文档或在线资源。