micTest(sft)
micTest()所属R语言包：sft
Test of the Mean Interaction Contrast
测试的平均互动对比度
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Performs either an Adjusted Rank Transform or ANOVA test for an interaction at the mean level.
执行调整后的排名变换或ANOVA测试互动的平均水平。
用法----------Usage----------
micTest(HH, HL, LH, LL, ART=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：HH
Response times from the High–High condition.
响应时间从高 - 高的条件。
参数：HL
Response times from the High–Low condition.
响应时间从高至低的状况。
参数：LH
Response times from the Low–High condition.
响应时间从低到高的状态。
参数：LL
Response times from the Low–Low condition.
从低 - 低状态下的响应时间。
参数：ART
If TRUE, use the adjusted rank transform test. If FALSE use ANOVA.
如果是TRUE，使用调整后的排名变换的测试。如果使用虚假ANOVA。
Details
详细信息----------Details----------
The mean interaction contrast (MIC) indicates the architecture of a process. Serial processes result in MIC equal to zero. Parallel-OR and Coactive process have a positive MIC. Parallel-AND process have a negative MIC. A test for a significant MIC can be done with a nonparametric adjusted rank transform test (described below) or an ANOVA.
的平均的相互作用对比度（MIC）表示的结构的一个过程。串行进程的结果在MIC等于零。并联或与共同作用的过程，有一个积极的MIC。并行和过程有负面的MIC。的重大MIC可以做的测试与调整后的非参数秩变换测试（如下所述）或方差分析。
The Adjusted Rank Transform is a nonparametric test for an interaction between two discrete variables. The test is carried out by first subtracting the mean effect of the salience level on each channel. Suppose, m_{H,\cdot} = E[RT; Level of Channel 1 is Fast], m_{L,\cdot} = E[RT; Level of Channel 1 is Slow], m_{\cdot, H} = E[RT; Level of Channel 2 is Fast], m_{\cdot, L} = E[RT; Level of Channel 2 is Slow]. Then for each response time from the fast–fast condition, m_{H, \cdot} and m_{\cdot,H} are subtracted. Likewise, for each of the other conditions, the appropriate m is subtracted. Next, each mean subtracted response time is replaced with its rank across all conditions (e.g., the fastest time of all conditions would be replaced with a 1). In this implementation, tied response times are assigned using the average rank. Finally, a standard ANOVA on the ranks is done on the ranks and the p-value of that test is returned. This test was recommended by Sawilowsky (1990) based on a survey of a number of nonparametric tests for interactions. He credits Reinach (1965) for first developing the test.
调整后的排名变换是一种非参数检验，两个独立的变量之间的相互作用。该测试是通过先减去在每个通道上的显着性水平的平均效果。假设，m_{H,\cdot} =E [RT通道1的水平是快速，m_{L,\cdot} =E [RT通道1的水平速度很慢，m_{\cdot, H} =E [RT通道2的水平快]，m_{\cdot, L} =E [RT通道2级的速度很慢]。然后，对于每个响应时间快 - 快条件，m_{H, \cdot}和m_{\cdot,H}中减去。同样地，对于每个其他条件，适当的m减去。接下来，每个均值减去响应时间被替换其排名在所有条件下（例如，在最快的时间将被替换的所有条件，用1）。在此实现中，并列的响应时间被分配使用的平均等级。最后，标准方差分析的职级的职级，p值，则返回该测试。推荐Sawilowsky（1990）这个测试是根据一项调查显示，一些非参数检验的互动。他相信雷纳克（1965年），第一个开发测试。
值----------Value----------
参数：statistic
The value of the test statistic from an ART or ANOVA.
从艺术或ANOVA检验统计量的值。
参数：p.val
The p.value of the test statistic.
p.value的检验统计量。
（作者）----------Author(s)----------
Joe Houpt <jhoupt@indiana.edu>
参考文献----------References----------
实例----------Examples----------
T1.h <- rexp(50, .2)
T1.l <- rexp(50, .1)
T2.h <- rexp(50, .21)
T2.l <- rexp(50, .11)
Serial.hh <- T1.h + T2.h
Serial.hl <- T1.h + T2.l
Serial.lh <- T1.l + T2.h
Serial.ll <- T1.l + T2.l
micTest(HH=Serial.hh, HL=Serial.hl, LH=Serial.lh, LL=Serial.ll)
Parallel.hh <- pmax(T1.h, T2.h)
Parallel.hl <- pmax(T1.h, T2.l)
Parallel.lh <- pmax(T1.l, T2.h)
Parallel.ll <- pmax(T1.l, T2.l)
micTest(HH=Parallel.hh, HL=Parallel.hl, LH=Parallel.lh, LL=Parallel.ll, ART=TRUE)
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发表于 2012-9-30 01:44:23
