如何绘制具有不同标准差的几条功效曲线？

编程问答 2022-05-25

问题描述

我先说我仍在学习 R 语言，并且对 R 中的幂曲线非常陌生。在 Rui Barradas 的帮助下，我可以创建一个 for 循环来显示两个的幂曲线-sample t 检验到固定样本大小 (n1=65,n2=65) 使用下面的代码。它导致 lovely power curve 具有最小的可检测效应大小和 80% 的功率注释。

#Effect size
d_seq <- seq(0,2,by = 0.1)

pwr_list <- lapply(d_seq,function(d){
  pwr.t2n.test(n1 = 65,n2 = 65,d = d,power = NULL,sig.level = 0.05,alternative = "two.sided")
})

pwr <- sapply(pwr_list,'[[','power')

#Extract required elements into a data frame for plotting.
dfpwr <- data.frame(power = pwr,effect.size = d_seq)

pwr80 <- approx(x = pwr,y = d_seq,xout = 0.8)

lbl80 <- paste("Power = 80%\n")
lbl80 <- paste(lbl80,"Effect size =",round(pwr80$y,2))

ggplot(dfpwr,aes(effect.size,power)) +
  geom_point(size = 2,colour = "black") +
  geom_line(size = 0.5,colour = "red") +
  geom_hline(yintercept = 0.8,linetype = "dotted") +
  geom_text(x = pwr80$y,y = pwr80$x,label = lbl80,hjust = 1,vjust = -1) +
  scale_y_continuous() +
  xlab("effect size") +
  ylab(expression("test power =" ~ 1 - beta))

现在我有兴趣在同一张图上绘制几条功效曲线——每条都有不同的标准偏差——在 x 轴上绘制的均值（效果大小）不同。使用上面的示例，预测每组中的 n=65，其中一组平均为 40 (SD 6)，另一组为 43 (SD 6)。 Cohen 的 d 将为 (43-40)/6=0.5。

我能否更新上面的代码以在 x 轴（范围 0-6）和三个标准差为 4、6 或 8 的功效曲线上具有差异？ Like this example（忽略中间的注释）。

我觉得我需要做一些类似 this page 的事情，但我很挣扎、很沮丧，而且仍然不知道从哪里开始。

预先感谢您的耐心和帮助。

解决方法

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