#---------------------------------------------------- #永田(2003)第8章 対応がある場合の母平均の差の検定 #---------------------------------------------------- ###################################### #対応がある場合の母平均の検定(検出力) #(1)u=/ u_0 (精確値) ###################################### power.t1 <- function(sig.level,delta,n){ pt(qt(p=sig.level/2,df=n-1,lower.tail=T),df=n-1,ncp=delta*sqrt(n),lower.tail=T)+ pt(qt(p=sig.level/2,df=n-1,lower.tail=F),df=n-1,ncp=delta*sqrt(n),lower.tail=F) } ###################################### #対応がある場合の母平均の検定(検出力) #(2)u > u_0 (精確値) ###################################### power.t2 <- function(sig.level,delta,n){ pt(qt(p=sig.level,df=n-1,lower.tail=F),df=n-1,ncp=delta*sqrt(n),lower.tail=F) } ###################################### #対応がある場合の検定(検出力) #(3)u < u_0 (精確値) ###################################### power.t3 <- function(sig.level,delta,n){ pt(qt(p=sig.level,df=n-1,lower.tail=T),df=n-1,ncp=delta*sqrt(n),lower.tail=T) } ###################################### #対応がある場合の検定(サンプルサイズ) #(1)u =/ u_0 ###################################### samplesize.t1 <- function(power,delta, sig.level){ ((qnorm(sig.level/2,lower.tail=F)-qnorm(power,lower.tail=F))/ delta)^2+ (qnorm(sig.level/2,lower.tail=F)^2)/2 } samplesize.t1(power=.9,sig.level=.05,delta=1) ###################################### #対応がある場合の母平均の検定(サンプルサイズ) #(2)u > u_0 ###################################### samplesize.t2 <- function(power,delta, sig.level){ ((qnorm(sig.level,lower.tail=F)-qnorm(power,lower.tail=F))/ delta)^2+ (qnorm(sig.level,lower.tail=F)^2)/2 } samplesize.t2(power=.95,sig.level=.05,delta=.5) ###################################### #対応がある場合の母平均の検定(サンプルサイズ) #(3)u < u_0 (精確値)(2)と同一 ###################################### samplesize.t3 <- function(power,delta, sig.level){ ((qnorm(sig.level,lower.tail=F)-qnorm(power,lower.tail=F))/ delta)^2+ (qnorm(sig.level,lower.tail=F)^2)/2 } samplesize.t3(power=.8,sig.level=.05,delta=-.5) #ex 8.1 samplesize.t1(power=.9,sig.level=.05,delta=1) power.t1(n=13,sig.level=.05,delta=1) power.t1(n=12,sig.level=.05,delta=1) #ex 8.2 samplesize.t2(power=.95,sig.level=.05,delta=0.5) power.t2(n=45,sig.level=.05,delta=0.5) power.t2(n=44,sig.level=.05,delta=0.5) ##ex 8.3 #ex 8.2 samplesize.t3(power=.80,sig.level=.05,delta=-0.5) power.t3(n=27,sig.level=.05,delta=-0.5) power.t3(n=26,sig.level=.05,delta=-0.5) ##pr 8.1 x1 <- c(6.2,4.8,7.3,5.5,6.5,4.9,6.8,7.9,6.6,7.3) x2 <- c(5.3,6.2,5.9,7.3,8.4,7.3,6.9,7.6,8.5,8.1) t.test(x1,x2,paired=T) ##pr 8.2 x1 <- c(10.8,11.2,9.7,9.9,12.0,9.6,10.5,10.7,10.1) x2 <- c(10.2,10.1,9.9,8.2,10.2,9.4,10.4,10.0,10.5) t.test(x1,x2,paired=T,alternative="greater") ##pr 8.3 x1 <- c(19,19,21,19,22,19,20,21) x2 <- c(21,22,16,22,25,18,24,23) t.test(x1,x2,paired=T,alternative="less") ##pr 8.4 power.t1(sig.level=0.05,delta=0.5,n=10) power.t1(sig.level=0.05,delta=0.5,n=20) ##pr 8.5 power.t2(sig.level=0.05,delta=1,n=9) power.t2(sig.level=0.05,delta=1.5,n=9) ##pr 8.6 power.t3(sig.level=0.05,delta=-1,n=8) power.t3(sig.level=0.05,delta=-1,n=16)