在Python中计算t-test的功率

，可以使用statsmodels库中的ttest_power函数来实现。ttest_power函数可以计算给定样本大小、效应大小、显著性水平和假设检验类型的t-test的功率。

下面是一个示例代码：

from statsmodels.stats.power import TTestPower

# 设置参数
effect_size = 0.5  # 效应大小
alpha = 0.05  # 显著性水平
nobs1 = 100  # 样本1的大小
nobs2 = 100  # 样本2的大小

# 计算功率
power = TTestPower().power(effect_size=effect_size, nobs1=nobs1, alpha=alpha, alternative='two-sided')

print("t-test的功率为:", power)

在上述代码中，我们通过设置effect_size（效应大小）、alpha（显著性水平）、nobs1（样本1的大小）和nobs2（样本2的大小）等参数来计算t-test的功率。其中，alternative参数指定了假设检验类型，'two-sided'表示双侧检验。

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