dep.t.test(rpsychi)
dep.t.test()所属R语言包:rpsychi
A t-test with dependent samples using individual data: Reporting effect size
使用个人数据的相依样本t检验与报告的影响大小
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
dep.t.test conducts a t-test with dependent samples using individual data.
dep.t.test进行使用个人数据的相依样本t检验。
用法----------Usage----------
dep.t.test(formula, data, block,
sig.level=.05, digits=3)
参数----------Arguments----------
参数:formula
two-sided formula; the left-hand-side of which gives one dependent variable containing a numeric variable, and the right-hand-side of one independent variable containing a factor with two levels
两个双面公式;的左手侧,它给出了一个含有一个数字变量的因变量,和右手侧的一个独立的变量,包含有两个水平的一个因素
参数:data
a data frame contains the variables in the fomrmula
数据框包含的变量在fomrmula
参数:block
a character string specify the blocking variable
一个字符串指定的阻塞变量
参数:sig.level
a numeric contains the significance level (default 0.05)
一个数字的显着性水平(默认0.05)
参数:digits
the specified number of decimal places (default 3)
指定的小数位数(默认为3)
Details
详细信息----------Details----------
This function conducts a t-test with dependent samples using individual data.
此功能进行使用个人数据的相依样本t检验。
值----------Value----------
The returned object of dep.t.test.second contains the following components:
返回的对象dep.t.test.second包含以下组件:
参数:samp.stat
returns the means, standard deviations, sample size, and correlation
返回的手段,标准差,样本大小,以及相关
参数:raw.difference
returns a raw mean difference, its' confidence interval, and standard error
返回原始的平均差异,其置信区间和标准错误,
参数:standardized.difference
returns a standardized mean difference (Hedges's g) and its' approximate confidence interval for a population standardized mean difference
返回一个标准化的均数差(对冲的g)“的置信区间估计人口标准化平均差
(作者)----------Author(s)----------
Yasuyuki Okumura<br>
Department of Social Psychiatry, <br>
National Institute of Mental Health, <br>
National Center of Neurology and Psychiatry <br>
<a href="mailto:yokumura@blue.zero.jp">yokumura@blue.zero.jp</a>
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3>
实例----------Examples----------
##Kline (2004) Table 4.4[#克莱恩(2004年)表4.4]
dat <- data.frame(y = c(9,12,13,15,16,8,12,11,10,14),
x = rep(factor(c("a","b")), each=5),
subj = rep(paste("s", 1:5, sep=""), times=2)
)
dep.t.test(y~x, block="subj", data=dat)
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