来自 TTestIndPower(Python) 与 Gpower/R 的用于比例测试的功效/样本大小估计

问题描述

在进行先验样本大小计算时，我注意到 Python 的 TTestIndPower() 产生的结果与 GPower/R 不同。例如：

from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
from statsmodels.stats.proportion import proportion_effectsize
import math as m

p0 = 0.01
p1 = 0.02
power = 0.8
alpha = 0.05
prop2 = 0.8 #80% allocation to group 2
ratio = prop2 / (1 - prop2)

target_effect_size = proportion_effectsize(p0,p1)

analysis = TTestIndPower()
required_n1 = analysis.solve_power(
    target_effect_size,power = power,alpha = alpha,ratio = ratio,alternative = 'two-sided'
)

required_n1 = m.ceil(required_n1)
multiplier = ratio + 1
required_n = m.ceil(required_n1 * multiplier)
print(required_n)

这将返回第 1 组和第 2 组之间的 7046 个总样本量。

但是当我将相同的参数放入 Gpower 或使用 R 的 power.prop.test 函数时，我得到 7751。有谁知道它们为什么不同？一种方法是否被认为比另一种更好？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

experimental-design statistics