草薙の研究ログ

英語教育関係。でも最近は統計(特にR)ネタが中心。

モンテカルロ的なt検定のシミュレーション

検定力のシミュレーションに使えるかも。
はっきり言って意味はない。

#2標本のt検定(対応なし,Welch)
mcpower2<-function(b,n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
	p<-numeric(b)
	for(i in 1:b){
		s1<-rnorm(n1,m1,sd1)
		s2<-rnorm(n2,m2,sd2)
		p[i]<-t.test(s1,s2)[[3]]
		}
	c<-length(p[p>.05])
	print(c/b)
	pie(c(c,b-c),labels=c("Insignificant","Significant"))
}

#1標本ないし差得点のt検定(対応あり)
mcpowerp<-function(b,n,m,s){
	library(MASS)
	p<-numeric(b)
	for(i in 1:b){
		ss<-rnorm(n,m,s)
		p[i]<-t.test(ss)[[3]]
		}
	c<-length(p[p>.05])
	print(c/b)
	pie(c(c,b-c),labels=c("Insignificant","Significant"))
}