Le livre de statistiques que je lis recommande l'oméga carré pour mesurer les effets de mes expériences. J'ai déjà prouvé en utilisant un plan de parcelle divisé (mélange de plans intra-sujets et inter-sujets) que mes facteurs intra-sujets sont statistiquement significatifs avec p <0,001 et F = 17.
Maintenant, je cherche à voir quelle est la différence ... y a-t-il une implémentation d'oméga au carré quelque part pour R (ou python? Je sais ... on peut rêver;) La recherche sur Internet de trucs liés à R est un la douleur * , je ne sais pas comment j'arrive à trouver des trucs avec C.
Merci!
r
anova
effect-size
split-plot
levesque
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Réponses:
Une fonction pour calculer les oméga au carré est simple à écrire. Cette fonction prend l'objet retourné par le test aov, et calcule et retourne et oméga au carré:
edit: fonction mise à jour pour les modèles aov à n voies:
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J'ai dû signaler récemment un .ω2
C'est une fonction désordonnée qui peut être facilement nettoyée. Il calcule les partiels et ne devrait probablement être utilisé que sur des plans factoriels entre sujets.ω2
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Je suggère que le carré éta généralisé soit considéré ( ref , ref ) comme une mesure plus appropriée de la taille de l'effet. Il est inclus dans la sortie ANOVA dans le package ez pour R.
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J'ai trouvé une fonction oméga au carré dans le profil de quelqu'un qu'ils ont mis à disposition en ligne:
http://www.estudiosfonicos.cchs.csic.es/metodolo/1/.Rprofile
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Le paquet de Daniel "strengejacke" Lüdecke
sjstats
ne peut pas faire d'oméga carré, oméga partiel etc. pour les modèles ANOVA. Vérifiez-le.Voici une vignette qui démontre que:
https://cran.r-project.org/web/packages/sjstats/vignettes/anova-statistics.html
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