Tamaño Del Efecto

Hoy, gelmaneo así: bar <- function(n, reps = 1e4){ foo <- function(n){ x <- rnorm(n) tmp <- t.test(x) c(tmp$p.value, abs(mean(x))) } res <- replicate(reps, foo(n)) tmp <- t(res) tmp <- tmp[tmp[,1] < 0.05,] tmp[,2] } res <- lapply(c(3, 10, 20, 50, 100), bar) sapply(res, mean) #[1] 0.8662636 0.6583157 0.4934551 0.3240322 0.2337086 Resumo: Fabrico un montón de errores de tipo I. Recuérdese: error de tipo I implica artículo publicado. Hago variar el número de sujetos (3, 10, etc.), n. Mido el tamaño (promedio) del efecto, E; el estudio de su distribución, ejercicio para el lector. Y efectivamente, E es función decreciente de n. ...

Una pregunta reciente en r-help-es se refería a la comparación en R de las proporciones en tres grupos. Obviando algunas pequeñas complicaciones en el problema, la respuesta canónica podría ser esta: total <- c(56, 49,51) positivos <- c(14, 10, 17) prop.test(tmp$positivos, tmp$positivos + tmp$negativos) # 3-sample test for equality of proportions without continuity correction # # data: tmp$positivos out of tmp$positivos + tmp$negativos # X-squared = 2.2289, df = 2, p-value = 0.3281 # alternative hypothesis: two.sided # sample estimates: # prop 1 prop 2 prop 3 # 0.2500000 0.2040816 0.3333333 Los grupos no parecen ser desiguales. ...