R语言：permutation test 置换检验

1. 生成男女生身高数据各20个

男身高，mean=180, sd=10

女身高，mean=178, sd=10

set.seed(20211009)
boy=rnorm(20, 180, 10)
girl=rnorm(20, 178, 10)
stu=c(boy, girl)

# 计算初始均值差

diff1=mean(boy) - mean(girl)
diff1 #3.033677

直接做t-test，p=0.257，差异不显著。

# direct t-test
t.test(boy, girl) #p-value = 0.2578

#增加样本量，则显著性增加。
# 随着样本量的增加，微小恒定的差异会变得显著(男女身高)。
# 但是不显著的差异，增加样本量也不会显著(男女体重？)。

t.test(rep(boy, 2), rep(girl,2) ) #p-value = 0.1038
t.test(rep(boy, 3), rep(girl,3) ) #p-value = 0.04514
t.test(rep(boy, 3), rep(girl,3) ) #p-value = 0.02037
t.test(rep(boy, 5), rep(girl,5) ) #p-value = 0.009394
t.test(rep(boy, 10), rep(girl,10) ) #p-value = 0.0002287

todo: 样本量该准备多少？关键词：统计效力 power， 样本量估计

2. permutation test

随机打乱40个样本，前20个作为男生，后20个作为女生，计算均值差x。

重复n次，做出均值差x 的分布。

p值 = 绝对值超出 初始均值差diff1 的x的个数  /  实验重复次数n。

# permutation test
doTest=function(len=100, seed=20211009){
  # sampling
  set.seed(seed)
  diffMeans=c()
  for(i in 1:len){
    groupA=sample( seq(1,40), 20)
    groupB=setdiff( seq(1,40), groupA)
    #
    meanA=mean( stu[groupA] ) 
    meanB=mean( stu[groupB] )
    diffMeans = c(diffMeans, meanA - meanB)
  }
  
  # plot
  hist(diffMeans, n=100, sub=paste("repeates:", len) )
  abline(v=diff1, lty=2, col="red", lwd=2)
  
  # method1, p = bigger / n
  p1= 2* as.numeric( table(diffMeans > diff1)[2] ) / len; #p1

  return( c(len, p1))
}

doTest(100) #0.28
doTest(1000) #0.252
doTest(10000) #0.2544
doTest(20000) #0.2604
doTest(40000) #0.2579
doTest(100000) #0.25928
# p value almost doesn't change as repeate number increases.

这个p=0.25值和直接t-test的p值很接近，而且随着重复次数n的增加，p几乎不变。

3. 组内重抽样？

从男生、女生中各抽取一半样本，不放回抽样，计算分别计算男女生平均身高x1, x2，然后计算其差异是否显著。

# method: sampling within group
doTest2=function(len=100, seed=20211009){
  # sampling
  set.seed(seed)
  diffMeans=c()
  for(i in 1:len){
    groupA=sample( seq(1,20), 10)
    groupB=sample( seq(1,20), 10)
    #
    meanA=mean( boy[groupA] ) 
    meanB=mean( girl[groupB] )
    diffMeans = c(diffMeans, meanA - meanB)
  }
  # plot
  hist(diffMeans, n=100, sub=paste("repeates:", len) )
  abline(v=diff1, lty=2, col="red", lwd=2)
  
  # method2, H0: diffMeands=0
  p2= t.test(diffMeans)$p.value
  
  return( c(len, p2))
}

doTest2(100) #5.998058e-22
doTest2(100,seed=20211008) #9.385248e-19

doTest2(200) #4.097417e-39

doTest2(500) #2.603963e-104
doTest2(1000) #1.907446e-199
doTest2(2000) #0
# p value decrease dramatically as repeate number increases.

 组内重抽样，计算每组内男女生平均身高的差，重复n次，t检验该差是否不等于0。

结果p值随着重复次数n的增加而显著降低。这一点不符合预期，p值不稳定。

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小样本量中的计算统计量，应该怎么计算其p值呢？

比如比较2个样本的均值是否有显著差异？先计算均值，然后就2个样本。。。

还有其他复杂统计量的比较。