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R语言 SCMA包 ES()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 22:58:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
ES(SCMA)
ES()所属R语言包:SCMA

                                        Effect size measures for single-case data
                                         单情况下的数据的影响大小措施

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The specified effect size measure is calculated: (pooled) standardized mean difference, percentage of nonoverlapping data (PND), or percentage of data points exceeding the median (PEM).
指定的规模效应测量计算方法是:(合并)的标准化平均差,不重叠数据的百分比(PND),或超过中位数百分比的数据点(PEM)。


用法----------Usage----------


ES(design, ES, data = read.table(file.choose(new = FALSE)))



参数----------Arguments----------

参数:design
Type of single-case design: "AB", "ABA", "ABAB", "CRD"(completely randomized design), "RBD" (randomized block design), "ATD" (alternating treatments design), or "MBD" (multiple-baseline AB design).
单例设计:"AB","ABA","ABAB","CRD"(完全随机设计),"RBD"(随机区组设计的类型),<X >(交替处理设计),或"ATD"(多基线AB设计)。


参数:ES
Effect size measure: the standardized mean difference where the standard deviation of the A phase is used as denominator ("SMD"), the pooled standardized mean difference which uses the square root of the pooled variance as denominator ("SMDpool"), the percentage of nonoverlapping data ("PND+" or "PND-", depending on whether an increase or a decrease of behavior is expected following the intervention), or the percentage of data points exceeding the median ("PEM+" or "PEM-").
规模效应的措施:标准化均数差的标准差作为分母("SMD")],合并标准化均数差作为分母,它使用的合并方差的平方根("SMDpool" A相),不重叠的数据("PND+"或"PND-",取决于是否干预后预期的增加或减少的行为)的百分比,或超过中位数百分比的数据点(<X >或"PEM+")。


参数:data
File in which the data can be found. Default: a window pops up in which the file can be selected.
的数据文件,在其中可以找到。默认值:弹出一个窗口,在其中可以选择的文件。


Details

详细信息----------Details----------

When using the default data argument, a window will pop up to ask in what file the data can be found. This text file containing the data should consist of two columns for single-case phase and alternation designs: the first with the condition labels ("A" and "B" for studies with two conditions/phases and "A1", "A2", "B1" and "B2" when there are more phases/conditions) and the second with the obtained scores. For multiple-baseline designs it should consist of these two columns for EACH unit. This way, each row represents one measurement occasion. It is important not to label the rows or columns.
当使用默认的data的说法,一个窗口会弹出问什么文件数据可以发现。该文本文件包含的数据应包括两列的情况下,单相交替设计:第一个条件标签(“A”和“B”的研究有两个条件/阶段和“A1”,“ ; A2“,”B1“和”B2“,当有更多的阶段/条件)和所述第二与所获得的分数。多基线设计,它应该包括两列,每个单元。通过这种方式,每一行代表一个测量场合。重要的是不要标记的行或列。


参考文献----------References----------




实例----------Examples----------


data(AB)
ES(design = "AB", ES="SMD", data = AB)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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