使用两个比例的功率计算的小样本量误差

Question

我正在尝试使用 R 中的 pwr 库使用功率分析来选择样本量。

library(pwr)
pwr.2p2n.test(h = 0.1, n1 = 78, power = 0.8, sig.level = 0.0125)

我收到以下错误：

Error in uniroot(function(n2) eval(p.body) - power, c(2 + 1e-10, 1e+09)) : f() values at end points not of opposite sign

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。

Answer 1

我不认为在第二组的 any 样本量（无论多大）下达到 0.8 次幂是不可能的，还有你的其他限制，例如

library(pwr)
pfun <- function(n2) {
    pwr.2p2n.test(h = 0.1, n1 = 78, n2 = n2, sig.level = 0.0125)$power
}
pfun2 <- Vectorize(pfun)

png("ppow.png")
curve(pfun2(x), from = 100, to = 1e9, log="x")
dev.off()

我“只”尝试过最大 10^9 的样本大小，但似乎无论你n2有多大，你都无法通过此设置获得 > 0.054 左右的功效。所以这不是计算问题，而是 structural/statistical 问题。

使用两个比例的功率计算的小样本量误差

Small sample size error using power calculation for two proportions

r

power-analysis