Omega bình phương để đo hiệu quả trong R?

Cuốn sách thống kê tôi đang đọc khuyến nghị omega bình phương để đo lường hiệu quả của các thí nghiệm của tôi. Tôi đã chứng minh bằng cách sử dụng thiết kế biểu đồ phân chia (kết hợp giữa thiết kế bên trong và giữa các chủ thể) rằng các yếu tố bên trong đối tượng của tôi có ý nghĩa thống kê với p <0,001 và F = 17.

Bây giờ tôi đang tìm kiếm sự khác biệt lớn như thế nào ... có triển khai omega bình phương ở đâu đó cho R (hoặc trăn không? Tôi biết ... người ta có thể mơ;) Tìm kiếm trên internet các nội dung liên quan đến R là một đau * , tôi không biết làm cách nào để tìm đồ với C.

cảm ơn!

Một chức năng để tính toán bình phương omega là đơn giản để viết. Hàm này lấy đối tượng được trả về bằng phép thử aov, tính toán và trả về và bình phương omega:

omega_sq <- function(aovm){
    sum_stats <- summary(aovm)[[1]]
    SSm <- sum_stats[["Sum Sq"]][1]
    SSr <- sum_stats[["Sum Sq"]][2]
    DFm <- sum_stats[["Df"]][1]
    MSr <- sum_stats[["Mean Sq"]][2]
    W2 <- (SSm-DFm*MSr)/(SSm+SSr+MSr)
    return(W2)
}

chỉnh sửa: chức năng cập nhật cho các mô hình aov n-way:

omega_sq <- function(aov_in, neg2zero=T){
    aovtab <- summary(aov_in)[[1]]
    n_terms <- length(aovtab[["Sum Sq"]]) - 1
    output <- rep(-1, n_terms)
    SSr <- aovtab[["Sum Sq"]][n_terms + 1]
    MSr <- aovtab[["Mean Sq"]][n_terms + 1]
    SSt <- sum(aovtab[["Sum Sq"]])
    for(i in 1:n_terms){
        SSm <- aovtab[["Sum Sq"]][i]
        DFm <- aovtab[["Df"]][i]
        output[i] <- (SSm-DFm*MSr)/(SSt+MSr)
        if(neg2zero & output[i] < 0){output[i] <- 0}
    }
    names(output) <- rownames(aovtab)[1:n_terms]

    return(output)
}

Gần đây tôi đã phải báo cáo một .$\omega^2$

partialOmegas <- function(mod){
    aovMod <- mod
    if(!any(class(aovMod) %in% 'aov')) aovMod <- aov(mod)
    sumAov     <- summary(aovMod)[[1]]
    residRow   <- nrow(sumAov)
    dfError    <- sumAov[residRow,1]
    msError    <- sumAov[residRow,3]
    nTotal     <- nrow(model.frame(aovMod))
    dfEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},1]
    ssEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},2]
    msEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},3]
    partOmegas <- abs((dfEffects*(msEffects-msError)) /
                  (ssEffects + (nTotal -dfEffects)*msError))
    names(partOmegas) <- rownames(sumAov)[1:{residRow-1}]
    partOmegas
}

Đó là một chức năng lộn xộn có thể dễ dàng được làm sạch. Nó tính toán một phần và có lẽ chỉ nên được sử dụng trên các thiết kế giai thừa giữa các chủ thể.$\omega^2$

Tôi muốn đề xuất rằng bình phương eta tổng quát được coi là ( ref , ref ) một thước đo phù hợp hơn về kích thước hiệu ứng. Nó được bao gồm trong đầu ra ANOVA trong gói ez cho R.

Tôi đã tìm thấy một hàm bình phương omega trong .Rprofile mà họ cung cấp trực tuyến:

http://www.estudiosfonicos.cchs.csic.es/metodolo/1/.Rprofile

Gói của Daniel "strengejacke" Lüdecke sjstatskhông thể thực hiện bình phương omega, bình phương một phần vv cho các mô hình ANOVA. Kiểm tra nó ra.

Đây là một họa tiết chứng minh rằng:

https://cran.r-project.org/web/packages/sjstats/vignettes/anova-statistic.html

install.packages("sjstats")
library(sjstats)

mod1 <- aov(y~x, data= d.frame)

anova_stats(mod1)