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

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ind.oneway.second(rpsychi)
ind.oneway.second()所属R语言包：rpsychi

                                        A one-way design with independent samples using published work: Reporting effect size
                                         一个单向的设计与使用已经发表的作品的独立样本：报告的影响大小

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

ind.oneway.second conducts a one-way design with independent samples, namely one-way randomized-group analysis of variance, using published work.
ind.oneway.second进行单向的独立样本，即单向方差分析随机组设计，使用已经发表的作品。


用法----------Usage----------


ind.oneway.second(m, sd, n,
            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：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 independent samples, namely one-way randomized-group analysis of variance, using published work. If you do not specify contr, all possible pairwise contrasts will be calculated.  Statistical power is calculated using the following specifications:
此功能进行了单向的独立样本，即单向方差分析随机组设计，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。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 n
（二）样本规模指定的n

(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.second contains the following components:
返回的对象ind.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
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, samplesize.etasq
ind.oneway，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)
                  )                 

##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.second(m = tapply(dat$y, dat$x, mean),
                  sd = tapply(dat$y, dat$x, sd),
                  n= tapply(dat$y, dat$x, length))

ind.oneway.second(m = tapply(dat$y, dat$x, mean),
                  sd = tapply(dat$y, dat$x, sd),
                  n= tapply(dat$y, dat$x, length),
                  contr = my.cont)   


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