如果计算出相对排斥频率，如何测量是否与显著性水平有显著差异?(R中的正态性测试)

Question

专业人士和学生，

我有10%、5%&1%，由于我之前的问题得到了答案，我已经计算出了相对拒绝频率。

replicate_sw10 = replicate(1000,shapiro.test(rnorm(10)))
table(replicate_sw10["p.value",]<0.10)/1000
> FALSE  TRUE 
> 0.909 0.091

但如果我对各种样本量(T=10,30,510100500(这样做，并通过excel手动存储。也许有一种更简单的方法可以在函数/列表中计算这一点。

然而，如果它与显著性水平有显著差异，我该如何衡量？(提示如下：测试的拒绝可以建模为伯努利随机变量(

向致以最良好的问候

Answer 1

因此，最简单的方法是..因此，如果你执行1000测试，你会期望大约0.1的测试具有pvalue<0.1.这就像你说的伯努利试验，你可以使用二项式测试来观察像你的结果一样极端的事情的概率：

set.seed(100)
replicate_sw10 = replicate(1000,shapiro.test(rnorm(10)))
obs_significant = sum(replicate_sw10["p.value",]<0.1)
binom.test(obs_significant,n=1000,p=0.1)
Exact binomial test
data:  obs_significant and 1000
number of successes = 118, number of trials = 1000, p-value = 0.06479
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.1
95 percent confidence interval:
0.09865252 0.13962772
sample estimates:
probability of success 
0.118