我正在尝试计算 2x2 因子设计的必要样本量。我有两个问题。
1) 我正在使用包 pwr 和 one way anova 函数使用以下代码计算必要的样本量
pwr.anova.test(k = , n = , f = , sig.level = , power = )
但是，我想看看两种方式的方差分析，因为这在估计组均值方面比一种方式的方差分析更有效。我找不到双向方差分析函数。 [R] 中是否有包或例程来执行此操作？
2) 此外，我是否可以安全地假设由于我使用单向 anova 功率计算，样本量会更保守（即更大）？
【问题讨论】：
在涉及因子 A、因子 B 和 AxB 的 2 x 2 ANOVA 中，您将获得这三个效应中每一个效应的单独统计功效估计值。
G Power 3 提供免费软件和一些清晰的教程，用于估计因子设计中的效应功效： http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/user-guide-by-design
【讨论】：
搜索后 - 我在网上找不到任何解决方案。
我建议你做的（如果你知道怎么做的话）是使用模拟来编程。 如果您不知道该怎么做，请写一个关于“我如何编写双向方差分析的模拟，以实现功率分析”的 SO 问题，看看人们可能会为您提供什么帮助:)
另外，您可以先在此处查看代码：
http://www.rforge.net/doc/packages/NCStats/power.sim.html
通过模拟开始计算功率。
注意 Jeromy 所写的内容 - 此功效分析适用于多种结果。
有趣的主题 - 我很乐意跟进。
最好的，
塔尔
【讨论】：
Power <- function(alpha, eff, n, m, l) { df1 <- m - l df2 <- n - m c <- qf(1 - alpha, df1, df2) lambda <- eff^2 * n pow <- pf(c, df1, df2, ncp = lambda, lower.tail = FALSE) return(pow) }