Page 118 - Introducción a la Bioestadística con R

En primer lugar, instala y carga el paquete como ya hemos visto anteriormente:
install.packages(“pwr”) require(pwr) library(pwr)
Normalmente vas a necesitar calcular el tamaño de muestra (el punto 1), es decir, cuantos pacientes necesitas para tu estudio, o la potencia de tu experimento (el punto 4).
Análisis de potencia para el t-test.
La función que se usa en el t-test es la siguiente:
pwr.t.test(n =, d =, sig.level =, power =,, type = c(“two.sample/one.sample/paired”))
Donde “n” es el tamaño de tu muestra, “d” es el tamaño del efecto y el argumento “type” indica el tipo de t-test que vamos a realizar.
El tamaño del efecto, es decir, ‘d’, se estima utilizando la siguiente fórmula: d=|μ1-μ2|/σ2, donde μ1 es la media de tu grupo 1, μ2 es la media de tu grupo 2, y σ2 es la variación de error común. Cohen, en su libro de 1988, sugiere que valores de d de 0.2, 0.5 y 0.8 representan tamaños de efecto pequeños, medianos y grandes.
Introducción a la Bioestadística con R
Ejercicio de la
de análisis de t-test dos colas.
(1) Calcula del
un t-test con un nivel de fijamos a
23. Cálculo potencia en el caso de una y
la potencia análisis de de UNA cola grupo cuyo significancia
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