R：如何基于配对观测的 wilcoxon 检验计算功效分析（Wilcoxon 符号秩检验）

Question

我想知道我的研究和我的统计测试是否有效。

我有 16 名受试者，他们都接受了治疗 1 和治疗 2。我想通过进行功效分析来了解该研究是否有效，以确定该研究的功效。

第 1 组：n=16，平均值 +/sd => 0.9 +/- 1.4； 第 2 组：n=16，平均值 +/sd => 1 +/- 0.01

两组配对（相同科目）

我找到了 MKpower 包和 sim.ssize.wilcox.test 函数，但我不明白如何使用。我试过这个

>> rxy <- function(n) rnorm(n, mean = mean(group1),sd = sd(group1))
>> sim.ssize.wilcox.test(rx = rxy,  n.min=8,n.max = 30,step.size = 2, iter = 10000,type="paired")

    n emp.power
8   8    0.3181
10 10    0.4619
12 12    0.5253
14 14    0.6351
16 16    0.6866
18 18    0.7556
20 20    0.8049

我用得对吗？如果我遵循结果，则意味着 n=16 的幂为 0.68，这似乎很难相信...

哪个 R 函数可以计算 Wilcoxon 符号秩检验的功效？

Answer 1

我也对这个功能有疑问（这就是我来这里的原因）。但是，您的问题仅与使用有关。这对我来说看起来很正确。详细：

 sim.ssize.wilcox.test(rx = rxy,  n.min=8,n.max = 30,step.size = 2, iter = 10000,type="paired")

• rx

  ：n 的函数，将为由两个配对输入向量 x 和 y 组成的假设差异向量产生 n 个差异（假设您的目标是配对数据集，就像我一样）。

• n.min

  ：模拟时要考虑的最少 n 个。

• n.max

  ：模拟要考虑的最大 n。

• step.size

  ：中间的步骤。现在，模拟将尝试计算 n.min、n.min+step.size、n.min+2*step.size、.. 中 n 的幂，直至最大值 n.max。

• iter

  ：它将对考虑的每个 n 值进行多次迭代。

• type

  ：它是“配对”的，使 rx 成为一个产生差异的函数。

• mu=0

  ：假设 H0 下的真实位移。

• sig.level=0.05

  ：H0 下降而 H1 有利的显着性 alpha 水平。

• power=0.8

  ：1-beta。其中 beta 是 II 类错误概率。

据我所知，power 的目的是帮助截断计算列表，如果设置了

BREAK=FALSE

则没有太大意义，无论如何，它都会让函数计算所有模拟。

所有这些都可以从文档中推断出来：http://127.0.0.1:12354/library/MKpower/html/sim.ssize.wilcox.test.html

简而言之：是的，我认为，你说得对。而且我对自己的用例也有疑问，我发现很难相信其结果。

P.S.：还有

sim.power.wilcox.test

，也在

library(MKpower)

。但我还没有检查过，因为我需要一个配对的案例，而该功能似乎不支持。