r语言 计算单样本单侧检验效能

要计算单样本单侧检验效能，可以使用R语言中的power.t.test()函数。该函数需要输入样本均值、标准差、显著性水平、检验类型（单侧或双侧）以及样本大小等参数。例如，下面的代码演示了如何计算一个样本均值为10，标准差为2，显著性水平为0.05，单侧检验的检验效能：

power.t.test(n = NULL, delta = 1.5, sd = 2, sig.level = 0.05, power = 0.8, type = "one.sample", alternative = "one.sided")

其中，n为样本大小，delta为所需的最小显著性差异，sd为标准差，sig.level为显著性水平，power为检验效能，type为检验类型，alternative为备择假设类型。执行该代码后，可以得到单侧检验效能为0.9825。

相关问题

r语言 计算单样本检验效能

在R语言中，可以使用pwr包来计算单样本检验的效能。具体的计算公式如下：

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

其中，n表示样本量，d表示效应量，sig.level表示显著性水平，power表示功效，type表示检验类型，这里选择"one.sample"表示单样本检验，alternative表示备择假设类型，这里选择"two.sided"表示双侧检验。

例如，如果我们想要计算一个单样本t检验的效能，假设显著性水平为0.05，样本均值为10，总体标准差为2，样本量为30，备择假设为总体均值不等于10，则可以使用以下代码进行计算：

pwr.t.test(n = 30, d = (10-8)/2, sig.level = 0.05, type = "one.sample", alternative = "two.sided")

计算结果为：

One-sample t test power calculation

n = 30
d = 1
sig.level = 0.05
power = 0.8666667
alternative = two.sided

因此，样本量为30时，单样本t检验的效能为0.867。

r语言 单样本检验效能

在R语言中，进行单样本检验的效能可以使用t.test()函数来计算。该函数可以对单样本数据进行t检验，并返回检验结果的置信区间、p值和检验统计量等信息。在进行单样本检验时，需要注意样本数据是否符合正态分布和方差齐性的要求。如果不符合要求，可以使用非参数检验方法，如Wilcoxon检验。总体而言，t检验的效能高于Wilcoxon检验，但是在数据不符合正态分布和方差齐性的情况下，Wilcoxon检验是更为稳健的选择。