Подскажите, пожалуйста, как мне рассчитать мощность для ановы с тремя группами, имея только средние и стандартные отклонения?
пример
М=40, S=4
M2=35 S=10
M3=45 S=8
Как мне мощность рассчитать в R

https://cran.r-project.org/web/packages/pwr2/pwr2.pdf

И где в этих аргументах вводить среднее и сигмы, у меня три группы и все имеют разные средние и сигмы)) а тут дана только одна сигма

Ну так посчитайте-оцените размер эффекта https://cran.r-project.org/web/packages/pwr...r-vignette.html

p2004r, там в любом случае надо вводить сигму, но только одну,а у меня их три)
Прям как в том анекдоте про блондинке в машине, ножек 2, а педалек 3))

Во-первых, классический дисперсионный анализ (как и классический t-критерий) требует равенства (однородности) дисперсий в группах. Это прописано во всех учебниках. Неправильно требовать от пакетов решений для неклассических задач. То, что на практике это требование может нарушаться и придуманы какие-то манёвры для его обхода - из другой области. Хотя можно попытаться использовать что-то из этих наработок для вашего случая. Например, модифицировать (уменьшить) степени свободы для F-критерия, т.е. попробовать посчитать мощность для Welch ANOVA. Но пока не очень себе представляю получится ли сделать это в рамках готовых пакетов типа рекомендованного pwr2.

Во-вторых, вы не указали количества наблюдений в группах. Без этого не понятно, отличаются ли дисперсии в группах (квадраты стандартных отклонений) статистически значимо или это может быть случайными выборочными вариациями одной и той же дисперсии. Если не отличаются - всё проще: нужно специальным образом усреднить ст. отклонения и считать мощность как для обычного случая. Всё-таки, приведите ещё и n - вдруг руки дойдут...

nokh, спасибо Вам, в каждой группе 25 чел. А как усреднить стандартные отклонения?

Нужно гуглить, формулы видел. Также у Урбаха (Биометрические методы) есть на стр. 118 для дисперсий. Но теперь стало понятно, что вам это не подойдёт, т.к. ваши дисперисии сильно отличаются, например, для крайних вариантов 4 и 10, (т.е. дисперсий 16 и 100) F_{(24; 24)}=100/16=6,25; P=0,000014. Т.о. усреднять ст. отклонения нельзя. Но столь сильные различия дисперсий наводят на мысль о ненормальном, возможно, сильно асимметричном распределении ошибки модели anova. Вы проверяли остатки на нормальность, использовали нормализующие преобразования в дисперсионном анализе?

nokh, все в порядке. Тут правда остатки распределены не нормально, а значит и не надо парится с анализом мощности, под эти данные, он не подходит.