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R语言 rpsychi包 ind.oneway()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-28 20:18:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
ind.oneway(rpsychi)
ind.oneway()所属R语言包:rpsychi

                                        A one-way design with independent samples using
                                         一个单向独立样本的设计与使用

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

ind.oneway conducts a one-way design with independent samples, namely one-way randomized-group analysis of variance, using individual data.
ind.oneway独立样本,即单向方差分析,随机组使用单独的数据进行单向设计。


用法----------Usage----------


ind.oneway(formula, data,
            contr = NULL, sig.level = 0.05, 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 or more 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变量,含有两个或多个级别的一个因素


参数:data
a data frame contains the variables in the fomrmula
数据框包含的变量在fomrmula


参数:contr
a matrix or vector contains the contrast weights
一个矩阵或向量包含的对比度权重


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 one-way design with independent samples, namely one-way randomized-group analysis of variance, using individual data. If you do not specify contr, all possible pairwise contrasts will be calculated.  Statistical power is calculated using the following specifications:
此功能与独立样本,即随机组单向方差分析,使用单独的数据进行一个单向设计。如果你不指定contr,所有可能的两两对比计算。统计功率的计算使用以下规范:

(a) small (η^2 = 0.01), medium (η^2 = 0.06), and large (η^2 = 0.14) population effect sizes,  according to the interpretive guideline for effect sizes by Cohen (1992)
(一)小(η^2 = 0.01),中(η^2 = 0.06),和大(η^2 = 0.14)人口影响的大小,根据解释性指引,影响的大小由Cohen(1992)

(b) sample size specified by formula and data
(b)样品尺寸指定formula和data

(c) significance level specified by sig.level
(三)显着性水平指定的sig.level


值----------Value----------

The returned object of ind.oneway contains the following components:
返回的对象ind.oneway包含以下组件:


参数:anova.table
returns a ANOVA table containing sums of squares, degrees of freedom, mean squares, F values
返回一个包含平方和方差分析表,自由度,均方,F值


参数:omnibus.es
returns a omnibus effect size which is a η^2, and its' confidence interval
返回一个综合性的规模效应,这是一个η^2,和“置信区间


参数:raw.contrasts
returns raw mean differences, their confidence intervals, and standard errors
返回生的平均差异,他们的置信区间和标准差,


参数:standardized.contrasts
returns standardized mean differences for the contrasts (Hedges's g), their approximate confidence intervals for population standardized mean differences, and standard errors
回报率的对比(标准平均差对冲的g)的近似置信区间的人口标准平均差,标准误差


参数:power
returns statistical power for detecting small (η^2 = 0.01), medium (η^2 = 0.06),  and large (η^2 = 0.14) population effect sizes
返回统计功率检测(η^2 = 0.01),中(η^2 = 0.06),和大(η^2 = 0.14)人口影响的大小


(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----------




参见----------See Also----------

ind.oneway.second, samplesize.etasq
ind.oneway.second,samplesize.etasq


实例----------Examples----------


##Kline (2004) Table 6.3[#克莱恩(2004年)表6.3]
dat <- data.frame(y = c(9,12,13,15,16,
                       8,12,11,10,14,
                       10,11,13,11,15),
                  x =  rep(factor(c("a","b","c")), each=5)
                  )                 
ind.oneway(formula = y~x, data=dat, sig.level=.05, digits=3)


##contrast 1: a - c, contrast 2: 1/2(a + c) - b[#对比度1: -  C,对比度2:1/2(一个+三) -  B]
my.cont <- matrix(c(1,0,-1,1/2,-1,1/2), ncol=3, nrow=2, byrow=TRUE)
ind.oneway(formula = y~x, data=dat, contr=my.cont, sig.level=.05, digits=3)


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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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