微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

来自 TTestIndPower(Python) 与 Gpower/R 的用于比例测试的功效/样本大小估计

如何解决来自 TTestIndPower(Python) 与 Gpower/R 的用于比例测试的功效/样本大小估计

在进行先验样本大小计算时,我注意到 Python 的 TTestIndPower() 产生的结果与 GPower/R 不同。例如:

from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
from statsmodels.stats.proportion import proportion_effectsize
import math as m

p0 = 0.01
p1 = 0.02
power = 0.8
alpha = 0.05
prop2 = 0.8 #80% allocation to group 2
ratio = prop2 / (1 - prop2)

target_effect_size = proportion_effectsize(p0,p1)

analysis = TTestIndPower()
required_n1 = analysis.solve_power(
    target_effect_size,power = power,alpha = alpha,ratio = ratio,alternative = 'two-sided'
)

required_n1 = m.ceil(required_n1)
multiplier = ratio + 1
required_n = m.ceil(required_n1 * multiplier)
print(required_n)

这将返回第 1 组和第 2 组之间的 7046 个总样本量。

但是当我将相同的参数放入 Gpower 或使用 R 的 power.prop.test 函数时,我得到 7751。有谁知道它们为什么不同?一种方法是否被认为比另一种更好?

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。