サンプルサイズの計算用の無料のインターネットまたはダウンロード可能なリソース

今日、私はこの質問に気づきました、そして、おそらくこのスレッドに似たパワー分析/サンプルサイズ計算のために人々が便利にアクセスできるリソースをリストするスレッドがあると便利だと思いました：Rを学ぶためのリソース。

検出力解析とは、統計的検定の検出力（すなわち、偽帰無仮説を棄却する確率）または特定の検出力を達成するために必要なサンプルサイズ（すなわち）を決定しようとする分析手順を指します。電力解析の詳細については、power-analysis、ここ：power、または場合によってはsample-sizeをクリックして、相互検証を検索できます。 $N$

電力分析用の無料ソフトウェア：

• G * Power
• PS：パワーとサンプルサイズの計算
• 最適設計ソフトウェア -マルチレベルおよび縦断的研究のための統計的検出力分析

無料のサンプルサイズ計算機を備えたWebサイト：

• Russ LenthにはJavaベースのWebアプリがあります
• Michael Friendlyには、ANOVA設計用の電力分析/サンプルサイズ計算機があります
• 2つの比率を比較するための Rollin BrantのWebページ
• OpenEpiには、基本的な疫学研究デザインのためのサンプルサイズ/検出力計算機があります。

電力解析ライブラリ/モジュールを備えたオープンソースのプログラミング言語：

• Rパッケージ：

  • pwrは最も古い電力解析ライブラリです。Quick-Rにいくつかの紹介情報があります
  • PoweR：仮説検定の検出力とレベルテーブルの計算
  • Power2Stage：シミュレーションによる2段階BE研究の検出力とサンプルサイズの分布
  • powerAnalysis：実験計画における電力解析
  • powerGWASinteraction：GWASの相互作用の電力計算
  • powerMediation：調停分析、単純線形回帰、ロジスティック回帰、または縦断的研究のための検出力/サンプルサイズの計算
  • powerpkg：影響を受ける同胞ペアとTDT設計の電力解析
  • powerSurvEpi：疫学研究の生存分析のための検出力とサンプルサイズの計算
  • PowerTOST：（生物学的）同等性研究のための2つの片側t検定（TOST）に基づく検出力とサンプルサイズ
  • longpower：縦断データの線形モデルの検出力とサンプルサイズ

• いくつかの電力解析を実行できるPythonモジュールstatsmodelsがあります。ここにいくつかの情報があります。