dep.oneway.second(rpsychi)
dep.oneway.second()所属R语言包：rpsychi
A one-way design with dependent samples using published work: Reporting effect size
一个单向的设计与使用已经发表的作品相依样本：报告的影响大小
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
dep.oneway.second conducts a one-way design with dependent samples, namely one-way repeated-measures analysis of variance, using published work.
dep.oneway.second相依样本，即单向重复测量的方差分析进行单向设计，使用已经发表的作品。
用法----------Usage----------
dep.oneway.second(m, sd, n, corr,
unbiased = TRUE, contr = NULL, sig.level = 0.05, digits = 3)
参数----------Arguments----------
参数：m
a numeric vector contains the means (length(m) >= 2)
一个数值向量的手段（长（m）> = 2）
参数：sd
a numeric vector contains the sample/unbiased standard deviations (length(sd) >= 2)
一个数值向量包含采样/公正的标准偏差（长度（sd）> = 2）
参数：n
a numeric contains the sample size (length(n) >= 2)
一个数字包含的样本尺寸（长（n）> = 2）
参数：corr
a matrix or data frame contains the correlation matrix
矩阵或数据框包含的相关系数矩阵
参数：unbiased
sd contains unbiased standard deviations (unbiased = TRUE, default) or sample standard deviations (unbiased = FALSE)
sd公正的标准偏差（unbiased= TRUE，缺省值）或样本标准差（unbiased= FALSE）
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 dependent samples, namely one-way repeated-measures analysis of variance, using published work. If you do not specify contr, all possible pairwise contrasts will be calculated.
此功能进行单向相依样本，即单向重复测量的方差分析，设计与使用已经发表的作品。如果你不指定contr，所有可能的两两对比计算。
值----------Value----------
The returned object of dep.oneway.second contains the following components:
返回的对象dep.oneway.second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, and a p value
返回一个方差分析表中总结的广场，自由度，均方，F值，以及p值
参数：omnibus.es
returns a omnibus effect size which is a partial η^2
返回一个综合性的影响大小，它是一个局部η^2
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) and their approximate confidence intervals for population standardized mean differences
返回标准化的平均差异的对比（对冲的g）和它们的近似置信区间为的人口标准化的平均差异
（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 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),
subj = rep(paste("s", 1:5, sep=""), times=3)
)
dep.oneway(formula = y~x, data=dat, block="subj")
datwide <- reshape(dat, direction="wide", idvar="subj", timevar="x")
tmp <- datwide[,-1]
dep.oneway.second(m = apply(tmp, 2, mean), apply(tmp, 2, sd), n = nrow(tmp), corr=cor(tmp))
##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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发表于 2012-9-28 20:17:08
