###################################################################### # STAT 7010 - Experimental Statistics II # Peng Zeng (Auburn University) # 2023-01-18 ###################################################################### ###################################################################### # calculate power ###################################################################### library(pwr) mu = c(11, 12, 15, 18, 19) a = length(mu) tau = mu - mean(mu) sigma = 3 effect.size = sqrt(sum(tau^2) / a) / sigma pwr.anova.test(k = 5, n = 4, f = effect.size, sig.level = 0.01) pwr.anova.test(k = 5, n = c(3, 4, 5, 6, 7), f = effect.size, sig.level = 0.01) ###################################################################### # what matters is the effect size ###################################################################### tau = c(-4, -3, 0, 3, 4) a = length(tau) sigma = 3 effect.size = sqrt(sum(tau^2) / a) / sigma pwr.anova.test(k = 5, n = 3:7, f = effect.size, sig.level = 0.01) tau = c(-4/3, -1, 0, 1, 4/3) a = length(tau) sigma = 1 ###################################################################### # alternate approach ###################################################################### a = 5 D = 8 sigma = 3 effect.size = D / sqrt(2 * a) / sigma pwr.anova.test(k = 5, n = 3:7, f = effect.size, sig.level = 0.01) ###################################################################### # THE END ######################################################################