如何在Python（统计模型或其他模型）中计算可检测的效应大小

Question

我和平常有一个不同的问题。它与Python（或Excel，无论如何）中的功效和样本大小计算有关。在Python中，Statsmodels对于执行此操作很有用。例如，下面的代码将输出提供的alpha，功效和效果大小的样本大小。

但是，我希望此方程求解效果大小。意思是，我需要计算最大可检测效果的大小，前提是设置了alpha，power和n。

如果statsmodels可以做到，我还不知道怎么做。另外，我很乐意求解方程，但我做不到。不知道这种问题是否适合这里，但是很高兴有人可以帮助！

from statsmodels.stats.power import TTestIndPower

#parameters for the analysis 
effect_size = 0.2
alpha = 0.05 # significance level
power = 0.3

power_analysis = TTestIndPower()
sample_size = power_analysis.solve_power(effect_size = effect_size, 
                                         power = power, 
                                         alpha = alpha)

print('Required sample size: {0:.2f}'.format(sample_size))

Answer 1

您可以使用例如effect_size：

root_scalar

结果：

root_scalar