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")) }