R语言（第九版）

在使用R语言进行数学分析时

样本量；设定显著性水平（在假设成立的情况下拒绝的概率）；功效评估（在假设成立的情况下接受的概率）；效应强度

R语言阐述了几种检验手段，在已知某三个变量的前提下计算出另一个变量的数值，并以满足特定假设为目标

1.t检验

pwr.t.test(n=样本大小,d=效应值,sig.level=显著性水平,power=功效分析...)

2.方差分析

pwr.anova.test(k=n_groups, n=n_subjects, f=effect_size, sig.level=sig_level, power=pow_analysis)

3.相关性检验

pwr.r.test(r=效应值,n=样本大小,sig.level=显著性水平,power=功效分析..)

4.线性检验

pwr.f2.test(u值为分子自由度,v值代表分母自由度,即总样本数量减去预测变量数量再减一,sig.level设置为显著性水平, power设定为功效分析,f2参数值)*

5. 比例检验（常用于处理两组连续型数值变量的情况，在两个变量的样本容量相等时使用）

该程序可调用为pwr.2p.test（h=效果量,n=样本数量,sig.level=显著水平,alpha=功效分析），其中h可通过ES.h（p1,p2）计算得出；此处p1