ওমেগা আর এর প্রভাব পরিমাপের জন্য স্কোয়ার?

Question

আমি যে পরিসংখ্যান বইটি পড়ছি তা আমার পরীক্ষার প্রভাবগুলি পরিমাপ করার জন্য ওমেগা স্কোয়ারের প্রস্তাব দেয়। আমি ইতিমধ্যে একটি বিভক্ত প্লট ডিজাইন (সাবজেক্টের মধ্যে এবং সাবজেক্টের মধ্যে নকশার মধ্যে মিশ্রণ) ব্যবহার করে প্রমাণিত করেছি যে আমার অভ্যন্তরীণ বিষয়গুলি পি <0.001 এবং এফ = 17 এর সাথে পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

এখন আমি দেখতে পাচ্ছি যে পার্থক্যটি কতটা বড় ... আর এর জন্য কোথাও ওমেগা স্কোয়ার প্রয়োগ করা হচ্ছে (বা অজগর? আমি জানি ... কেউ স্বপ্ন দেখতে পারে;) আর সম্পর্কিত জিনিসগুলির জন্য ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করা একটি * ব্যথা করে , আমি জানিনা কীভাবে আমি সি দিয়ে জিনিসগুলি সন্ধান করতে পারি manage

ধন্যবাদ!

Comments

আমি যেমন একটি ফাংশন সচেতন নই, কিন্তু সম্ভবত কেউ Olejnik এবং Algina (2003) মধ্যে সূত্র তাকান পারে cps.nova.edu/marker/olejnik2003.pdf এবং একটি ফাংশন লিখতে

— Jeromy Anglim

@ জারোমি চমৎকার রেফারেন্স! এটি একটি দেখতেও

— সিটি 9

@ সিএল ধন্যবাদ স্পষ্টতই, আর এর ইজ প্যাকেজে ইজানোভা () রিপোর্টগুলি সাধারণীকরণ এবং এটিকে স্কোয়ার করা হয়েছে।

— জেরোমি অ্যাংলিম

Answer 1

ওমেগা স্কোয়ার গণনা করার জন্য একটি ফাংশন লিখতে সোজা। এই ফাংশনটি অ্যাওভ পরীক্ষার মাধ্যমে প্রত্যাবর্তিত বস্তুকে নিয়ে যায় এবং গণনা করে এবং ফেরত দেয় এবং ওমেগা স্কোয়ারড:

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)
}

সম্পাদনা: এন-ওয়ে অ্যাওভ মডেলগুলির জন্য আপডেট ফাংশন:

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)
}

Answer 2

আমাকে সম্প্রতি একটি প্রতিবেদন করতে হয়েছিল ।$\omega^2$

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
}

এটি একটি অগোছালো ফাংশন যা সহজেই পরিষ্কার করা যায়। এটি আংশিক গণনা করে এবং সম্ভবত কেবলমাত্র বিষয়গুলির মধ্যে ফ্যাটোরিয়াল ডিজাইনে ব্যবহার করা উচিত।$\omega^2$

Answer 3

আমি প্রস্তাব দেব যে সাধারণীকরণ এবং বর্গক্ষেত্রকে প্রভাব আকারের আরও উপযুক্ত পরিমাপ হিসাবে বিবেচনা করা হবে ( রেফ , রেফ )। এটি আর এর জন্য ইজ প্যাকেজে আনোভা আউটপুটে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ।

Comments

আসলে, এটা-স্কোয়ার্ড একটি অত্যন্ত ইতিবাচক পক্ষপাতযুক্ত পরিসংখ্যান। সুতরাং, ওমেগা-স্কোয়ারের চেয়ে এই পরিস্থিতিতে এটি আরও খারাপ, যদিও এর সরলতার কারণে এটি বেশি জনপ্রিয়।

আমি উপরের ব্যবহারকারীর সাথে একমত এটি ব্যাক আপ করার জন্য একটি লিঙ্ক এখানে। daniellakens.blogspot.nl/2015/06/...

— Deleet

Answer 4

আমি কারওর মধ্যে একটি ওমেগা স্কোয়ার ফাংশন পেয়েছি pr

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

Answer 5

ড্যানিয়েল "স্ট্রেনজেজ্যাক" লডেকের প্যাকেজ আনোভা sjstatsমডেলগুলির জন্য ওমেগা স্কোয়ার্ড, আংশিক-ওমেগা-স্কোয়ার্ড ইত্যাদি করতে পারে না। এটা দেখ.

এখানে একটি ভিনিগেট এটি দেখায় যে:

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

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

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

anova_stats(mod1)