통계 왕초보를 위한 워크샵 1탄 (R스튜디오를 활용한 Power analysis)

워크샵 진행을 위한 연습용 데이터 파일입니다.

KY.xlsx

1차 워크샵에서 교육할 코드입니다.

############ csv 파일을 로딩하는 코드 ##########################

KY <- read.csv(file = "/~~~~~파일경로를 넣으시면 됩니다~~~~~/KY.csv",header = TRUE, sep = ",")

############ pwr 패키지 설치 먼저 해야합니다. ##################

library(pwr)

############ 각 그룹의 평균을 구하는 코드  #####################

mean.1 <- mean(KY$score[KY$group == 1])

mean.2 <- mean(KY$score[KY$group == 2])

############ 각 그룹의 표준편차를 구하는 코드  #################

sd.1 <- sd(KY$score[KY$group == 1])

sd.2 <- sd(KY$score[KY$group == 2])

############ 전체 데이터를 살펴보는 코드 #######################

summary(KY)

############ 전체 데이터의 열(row) 갯수를 알려주는 코드 ########

nrow(KY)

############ 전체 데이터의 행(columns) 갯수를 알려주는 코드 ####

length(KY)

############루트 값을 구하는 코드   ############################

sqrt(2)

############ 절대값을 구하는 코드 ##############################

abs(1-3)

############ effect size를 구하는 코드 #########################

effectSize <- abs(mean.1-mean.2)/(sqrt((sd.1^2+sd.2^2)/2))

effectSize <- abs(mean.1-mean.2)/(sqrt((sd.1^2*(nrow(group.1)-1)+sd.2^2*(nrow(group.2)-1))/((nrow(group.1)-1)+(nrow(group.2)-1))))

############ power analysis를 통해 적정 n 수를 구하는 코드 #############

pwr.t.test(d= effectSize,power=.8,sig.level=.05,type="two.sample",alternative="two.sided")

############ 새로운 변수에 실험군과 대조군을 나누어 담는 코드 ###########

group.1 <- subset(KY, KY$group==1)

group.2 <- subset(KY, KY$group==2)

############ 각 그룹의 정규성을 검정하기 위한 코드 ####################

shapiro.test(group.1$score)

shapiro.test(group.2$score)

해당 내용은 아래 파일을 다운받아 R_studio에서 이용하실 수 있습니다.

Lecture_MBP.R