Как создать график мощности теста в R?

Я просмотрел ваш код и переписал его, чтобы лучше понять, чего вы хотите (для чего нужен Excel?). Я разбил его на более мелкие функции, чтобы вы могли лучше контролировать подобные исследования с помощью моделирования. Код не особо эффективен.

Но дает ли это вам то, что вы хотите?

library("nortest")
library("normtest")
library("dplyr")
library("ggplot2")

# Function for doing all tests and putting it into a data.frame
tests <- function(data) {
  list_of_tests <- list(
    SW = shapiro.test(data),
    KS = ks.test(data, pnorm, mean = mean(data), sd = sd(data)),
    AD = ad.test(data) ,
    CMV = cvm.test(data),
    AJB = ajb.norm.test(data)
  )
  # Combine to tibble
  res <- bind_rows(lapply(list_of_tests, unclass))
  res[c("method", "p.value")] # Keep only method and p-value cols
}
# Test it with e.g. 'tests(data = runif(8, 2, 5))'

# Function for repeated simulation and testing, combine results and derive power
testnormal <- function(n, m, alpha) {
  # Important that runif is inside replicate
  test_res <- 
    bind_rows(replicate(tests(data = runif(n, 2, 5)), n = m, 
              simplify = FALSE))

  test_of_powers <-
    test_res %>% 
    group_by(method)  %>% 
    summarize(power = mean(p.value < alpha)) %>% 
    mutate(n = n, m = m, alpha = alpha)
    
  return(test_of_powers)
}

# Repeat over a number of simulations:
sims <- expand.grid(n = c(10, 20, 30, 40, 50),
                    m = 1000,
                    alpha = 0.05)

output <- bind_rows(
  mapply(testnormal, n = sims$n, m = sims$m, alpha = sims$alpha,
         SIMPLIFY = FALSE)
)

Собственно делаю сюжет:

# Plot it
ggplot(output, aes(x = n, y = power, col = method)) +
  geom_line()

Этот способ должен упростить построение графиков, а также моделирование других сеток значений (например, с изменяющейся альфой) или расширить диапазон n и т. Д.