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rpsychi-package(rpsychi)
rpsychi-package()所属R语言包：rpsychi

                                         Statistics for psychiatric research
                                         精神病学的研究统计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The rpsychi offers a number of functions for psychiatry, psychiatric nursing, clinical psychology. Functions are primarily for statistical significance testing using published work. For example, you can conduct a factorial analysis of variance (ANOVA), which requires only the mean, standard deviation, and sample size for each cell, rather than the individual data. This package covers fundamental statistical tests such as t-test, chi-square test, analysis of variance, and multiple regression analysis. With some exceptions, you can obtain effect size and its confidence interval. These functions help you to obtain effect size from published work, and then to conduct a priori power analysis or meta-analysis, even if a researcher do not report effect size in a published work.



Details

详细信息----------Details----------

Package:
包装方式：

</td><td align="left"> rpsychi
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> rpsychi

Type:
类型：

</td><td align="left"> Package
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">包装

Version:
版本：

</td><td align="left"> 0.7
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 0.7

Date:
日期：

</td><td align="left"> 2011-11-12
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> 2011-11-12

License:
许可：

</td><td align="left"> GPL (version 2 or later)
</ TD> <TD ALIGN="LEFT"> GPL（2或更高版本）

LazyLoad:
LazyLoad：

</td><td align="left"> yes
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">是


（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----------











实例----------Examples----------


##Kline (2004) Table 6.15[＃克莱恩（2004年）表6.15]
my.cont <- matrix(c(-5,-3,-1,1,3,5,
                   5,-1,-4,-4,-1,5), ncol=6, nrow=2, byrow=TRUE)
dep.oneway.second(m = c(11.77,21.39,27.5,31.02,32.58,34.2),
                  sd = c(7.6,8.44,8.95,9.21,9.49,9.62),
                  n = 137,
                  corr=lower2R(c(.77,.59,.50,.48,.46,.81,.72,.69,.68,.89,
                  .84,.8,.91,.88,.93)),
                  contr=my.cont)

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