```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
	echo = FALSE,
	message = FALSE,
	warning = FALSE
)

if(!require(effectsize)){install.packages("effectsize")}

if(!require(pwr)){install.packages("pwr")}
```


## 講義筆記

在此可自行增加及編輯文字與R chunk，演練講義題目。
如果要輸出完整報告，建議下載[參考文獻bib](files/examples.bib)。


```
pwr.t.test(n = NULL,        ## sample size
           d = NULL,        ## effect size
           sig.level = 0.05, ## alpha
           power = NULL,    ## power
           type = c("two.sample", "one.sample", "paired"),
          alternative = c("two.sided", "less", "greater"))
```

```{r}
## This example is from Kirk(1996): A researcher tested the medication that might raise the IQ of people suffering from Alzheimer's disease.

## two tailed test
pwr::pwr.t.test(d=unlist(effectsize::t_to_d(1.61, 10))["d"],
                power = .80,
                type = "two.sample",
                alternative = "two.sided")
```



## pwr實作演練

- 題目改編自[PsyteachR: Analysis 8.3](https://psyteachr.github.io/analysis-v2/apes---alpha-power-effect-sizes-sample-size.html#practical-apes-calculations)

**Cohen's d的建議大小**

```{r d_table, echo=FALSE}
d <- seq(from=.1,to=.9,by=.1)
effect_size <- effectsize::interpret_cohens_d(seq(from=.1,to=.9,by=.1))

bench <- data.frame(
  effect_size,
  d
)
```

`r knitr::kable(bench)`

單一樣本t檢定/相依樣本t檢定的Cohen's d

$$d = \frac{t}{sqrt(N)}$$

獨立樣本t檢定的Cohen's d

$$d = \frac{2t}{sqrt(df)}$$


### Task 1: Effect size from a one-sample t-test

剛才完成一項單一樣本t檢定，報告結果 _t_(23) = 2.35, _p_ = .002。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算效果量到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。

```{r}
round(unlist(effectsize::t_to_d(2.35, 23))["d"],2)
effectsize::interpret_cohens_d(round(unlist(effectsize::t_to_d(2.35, 23))["d"],2))
```


### Task 2: Effect size from between-subjects t-test

剛才完成一項獨立樣本t檢定，報告結果 _t_(34) = 3.2, _p_ = .001。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算效果量到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。

### Task 3: Effect size from a within-subject t-test

剛才完成一項相依樣本t檢定，報告結果 _t_(40) = 2.8, _p_ = .005。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算效果量到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。

### Task 4: t-value and effect size for a between-subjects experiment

剛才完成一項參與者間實驗的描述統計：第一組~ M = 15, SD = 1.1, n = 30; 第二組 ~ M = 17, SD = 1.3, n = 30。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算t分數到小數點後二位：
- 計算Cohen's d到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。

### Task 5: Sample size for standard power one-sample t-test

即將進行的單一樣本實驗預期可測得的Cohen's d = .27，設定考驗力.90，顯著水準.01等條件下，進行雙尾t檢定。請寫出能回答以下問題的R code：

- 最少參與者人數是____人


### Task 6: Effect size from a high power between-subjects t-test

即將進行的參與者間分組比較實驗，計畫各組收集75人。設定考驗力.85，顯著水準.05等條件下，進行單尾t檢定。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算最小Cohen's d到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。
- 如果實際發現的效果量Cohen's d = 0.4，是否有達到預設考驗力？


### Task 7: Sample size for a correlation

即將進行的相關性調查研究預期可測得的r = .35，設定考驗力.90，顯著水準.05等條件下，進行雙尾t檢定。請寫出能回答以下問題的R code：

- 最少參與者人數是____人

### Task 8: Effect size for a correlation analysis

即將進行的相關性調查研究計畫收集75人。設定考驗力.80，顯著水準.05等條件下，進行單尾t檢定。請寫出能回答以下問題的R code：

- 計算最小r到小數點後二位：
- 根據Cohen(1988)的建議，這是一個___效果量。
- 如果實際發現的效果量r = 0.3，是否有達到預設考驗力？


### Task 9: Power of Published Research

@xiongenyunBiJiaoZiBiZhengChengRenYuYiBanChengRenDeLianKongHeWuTiQuBianNengLiYiBianXingDianFanTanTao2022 邀請24位ASD組群人士及24位一般成 人，進行變形臉孔區辨作業與變形物體區辨作業，比較兩組參與者辨識臉孔與物體正確率達75%的最低變形程度閾值。變形臉孔區辨作業操作臉孔變形程度(15%,30%,45%,60%,75%)，變形物體區辨作業操作臉孔變形程度(12%,24%,36%,48%,60%)，研究者紀錄參與者能正確辨識目標臉孔的次數。研究結果顯示只有變形臉孔區辨作業的部分條件 出現組間差異，若要重製或延伸這項研究，我們能如何評估效果量及事後考驗力？

感謝簡惠玲老師提供[去識別化的可處理研究資料](files/curve fitting data.xlsx)。重製分析請見[示範說明](https://rstat-project.github.io/seed_courses/files/example.html)。

