r - R中的样本量估计

Question

我正在研究 Sauro 的“量化用户体验”一书中的问题。但想不出正确的方法来做到这一点。

1. 假设您在过去的可用性测试中一直使用一个 100 分的项目作为任务后易用性的衡量标准。您经常执行的任务之一是安装。对于当前版本软件包的最新可用性研究，该测量值 (s2) 的可变性为 25 (s = 5)。您正在计划使用该软件的新版本进行第一次可用性研究，您要做的就是以 90% 的置信度对该度量进行估计，并使其与真实值相差 ±2.5 点。您需要多少名参与者参加这项研究？

2. 继续前面给出的复习问题，如果您的研究目标是将您的结果与结果大于 75 的基准进行比较，该怎么办？此外，假设对于此比较，您需要一个具有 80% 功效的测试，并且希望能够检测到比基准至少高 2.5 点的差异。估计的测量变异性仍为 25 (s = 5)，所需的置信度仍为 90%。您需要多少名参与者参加这项研究？

   pwr.t.test(d=(77.5-75)/5,power=0.8,sig.level=0.1,type="one.sample",alternative="greater")
   

第一次的答案是 13 人，第二次是 20 人。第一个我不知道该怎么做，第二个我得到了错误的答案，即 19。这些问题需要迭代才能得到最终的样本量估计。库是在内部迭代还是我需要对其进行编码？

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