タイプII（ベータ）エラー、検出力、サンプルサイズをグラフィカルに表示するにはどうすればよいですか？

統計の概要を書くように求められ、p値と検出力の関係をグラフィカルに示す方法に苦労しています。私はこのグラフを思いつきました：

私の質問：これを表示するより良い方法はありますか？

ここに私のRコードがあります

x <- seq(-4, 4, length=1000)
hx <- dnorm(x, mean=0, sd=1)

plot(x, hx, type="n", xlim=c(-4, 8), ylim=c(0, 0.5), 
ylab = "",
xlab = "",
main= expression(paste("Type II (", beta, ") error")), axes=FALSE)
axis(1, at = c(-qnorm(.025), 0, -4), 
     labels = expression("p-value", 0, -infinity ))

shift = qnorm(1-0.025, mean=0, sd=1)*1.7
xfit2 <- x + shift
yfit2 <- dnorm(xfit2, mean=shift, sd=1)

# Print null hypothesis area
col_null = "#DDDDDD"
polygon(c(min(x), x,max(x)), c(0,hx,0), col=col_null)
lines(x, hx, lwd=2)

# The alternative hypothesis area

## The red - underpowered area
lb <- min(xfit2)
ub <- round(qnorm(.975),2)
col1 = "#CC2222"

i <- xfit2 >= lb & xfit2 <= ub
polygon(c(lb,xfit2[i],ub), c(0,yfit2[i],0), col=col1)

## The green area where the power is
col2 = "#22CC22"
i <- xfit2 >= ub
polygon(c(ub,xfit2[i],max(xfit2)), c(0,yfit2[i],0), col=col2)

# Outline the alternative hypothesis
lines(xfit2, yfit2, lwd=2)

axis(1, at = (c(ub, max(xfit2))), labels=c("", expression(infinity)), 
    col=col2, lwd=1, lwd.tick=FALSE)


legend("topright", inset=.05, title="Color",
   c("Null hypoteses","Type II error", "True"), fill=c(col_null, col1, col2), horiz=FALSE)

abline(v=ub, lwd=2, col="#000088", lty="dashed")

arrows(ub, 0.45, ub+1, 0.45, lwd=3, col="#008800")
arrows(ub, 0.45, ub-1, 0.45, lwd=3, col="#880000")

更新

すばらしい回答をありがとう。私はいくつかのコードを変更しました：

# Print null hypothesis area
col_null = "#AAAAAA"
polygon(c(min(x), x,max(x)), c(0,hx,0), col=col_null, lwd=2, density=c(10, 40), angle=-45, border=0)
lines(x, hx, lwd=2, lty="dashed", col=col_null)

...
legend("topright", inset=.015, title="Color",
   c("Null hypoteses","Type II error", "True"), fill=c(col_null, col1, col2), 
       angle=-45,
       density=c(20, 1000, 1000), horiz=FALSE)

私は、帰無仮説の点線のやや曖昧な絵が好きです。なぜなら、それは本当に存在しないことを示すからです。私は透明性とアルファの追加について考えてきましたが、1つの写真に多くの情報が入り込むことを心配しているため、そうしないことを選択しました。

印刷された記事の制限は、読者に実験させることを許しません。@Greg Snowの返信をTeachingDemosで選択しました。2つのエラーが重ならないというアイデアが大好きだからです。

同様のプロットで遊んでみたところ、2つの曲線が互いにブロックせず、むしろ垂直方向にオフセットしている場合（ただし、同じx軸上にある場合）にうまく機能することがわかりました。これにより、一方の曲線が帰無仮説を表し、もう一方の曲線が対立仮説のもとでの平均値を表すことが明らかになります。power.exampRのTeachingDemosパッケージの関数はこれらのプロットを作成し、run.power.examp関数（同じパッケージ）を使用すると、引数を対話的に変更してプロットを更新できます。

いくつかの考え：（a）透明性を使用し、（b）ある程度の双方向性を許可します。

主にJavaアプレットに触発された私のテイクです Type IおよびType IIのエラー私の見解を示します-Justice Systemで間違いを犯します。これはかなり純粋な描画コードなので、要点＃1139310として貼り付けました。

外観は次のとおりです。

$H_0$

G Power 3は、MacおよびWindowsで利用可能な無料のソフトウェアで、電力分析用の非常に優れたグラフ機能を備えています。メイングラフは、グラフおよび@chlで表示されるグラフとほぼ一致しています。単純な直線を使用して、帰無仮説と代替仮説検定の統計分布、およびベータとアルファの色を別々の色で示します。

G Power 3の優れた機能は、多数の一般的な電力解析シナリオをサポートし、GUIによって学生や応用研究者が簡単に探索できることです。

以下に、スライドのスクリーンショット（電力分析のセクションで記述統計について行ったプレゼンテーションから取得）と、そのような複数のグラフを左側に示します。片側t検定バージョンを選択した場合は、例のようになります。

統計的検出力と仮説検定に関連する要因（アルファ、効果サイズ、サンプルサイズ、検出力など）間の機能的関係を示すグラフを作成することもできます。ここでそのようなグラフのいくつかの例を紹介します。そのようなグラフの一例を次に示します。