以前主要用SPSS的时候，如果要计算效应量（Cohen’s d）和检验力（power值）的话，就得SPSS，Gpower软件来回切换。
现在做研究跑数据更多地用stata了，发现只用stata就可以完成所有的计算。
其中，效应量和检验力涉及到的命令分别是esize和pwoer。
以软件自带数据auto为例，用stata的命令计算独立样本t检验后的Cohen’s d和power值。
# 调用数据
sysuse auto
# 独立样本t检验，自变量foreign，因变量mpg
ttest mpg,by(foreign)
# 获取两组的均值，样本量和标准差
local m1=r(mu_1)
local m2=r(mu_2)
local n1=r(N_1)
local n2=r(N_2)
local sd1=r(sd_1)
local sd2=r(sd_2)
#得到效应量
esize twosample mpg,by(foreign)
#得到power值
power twomeans `m1' `m2',n1(`n1') n2(`n2') sd1(`sd1') sd2(`sd2') knownsds
1、独立样本t检验
独立样本t检验.png
2、效应量
效应量.png
输入help esize后，可以看到该命令的帮助文档。
esize_help.png
其中，置信区间CI可以通过
level()进行设置，例如，想看d值的90%CI，则是esize twosample mpg, by(foreign) level(90)。
3、power值
power值.png
结果显示是88.87%的power值，这个计算就是根据t检验结果后存储的两组的均值，样本量和标准差计算得到的。
输入help power后，可以看到该命令的帮助文档。
power_help1.png
power这个命令可以计算样本量，power值和效应量及目标参数。
此外，涉及到的假设检验包括以下这些：
power_help2.png
4、多个因变量的循环
总之，在stata里就可以一次性得到检验结果，效应量和检验力结果了，不用来回切换软件了。
而且，如果需要做多个因变量的t检验的话，写个循环就好啦~省时省力。
例如：
# 将因变量名放置暂元dep后
local dep price mpg rep78
# 循环暂元dep，对每个因变量进行检验
foreach i of local dep {
# 对因变量进行描述
d `i'
ttest `i',by(foreign)
local m1=r(mu_1)
local m2=r(mu_2)
local n1=r(N_1)
local n2=r(N_2)
local sd1=r(sd_1)
local sd2=r(sd_2)
esize twosample `i',by(foreign)
power twomeans `m1' `m2',n1(`n1') n2(`n2') sd1(`sd1') sd2(`sd2') knownsds
}
结果如下：
多个因变量的循环.gif
