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case0602(Sleuth2)
case0602()所属R语言包：Sleuth2

                                        Mate Preference of Platyfish
                                         择偶偏好的新月鱼的同类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Do female Platyfish prefer male Platyfish with yellow swordtails? A.L. Basolo proposed and tested a selection model in which females have a pre-existing bias for a male trait even before the males possess it.  Six pairs of males were surgically given artificial, plastic swordtails—one pair received a bright yellow sword, the other a transparent sword.  Females were given the opportunity to engage in courtship activity with either of the males.  Of the total time spent by each female engaged in courtship during a 20 minute observation period, the percentages of time spent with the yellow-sword male were recorded.
女性新月鱼的同类更喜欢黄色的剑尾鱼的男性新月鱼的同类吗？ AL Basolo提出并测试了一种选择模型，其中女性有预先存在的偏见，甚至在男性雄性的特征，拥有它。 6对男性手术，人工，塑料剑尾鱼，一对明亮的黄色的剑，其他透明的剑。女性有机会从事求偶活动的男性。在20分钟观察期内每个女性从事求爱所花费的总时间，所花费的时间的百分比与黄色的剑男。


用法----------Usage----------


case0602



格式----------Format----------

A data frame with 84 observations on the following 3 variables.   
84以下3个变量的观察与数据框。

ProportionThe proportion of courtship time spent by 84 females with the yellow-sword males  
Proportion花求爱时间的比例由84名女性与黄色的剑男性

PairFactor variable with 6 levels—"Pair 1", "Pair 2", "Pair 3", "Pair 4", "Pair 5" and "Pair 6"  
Pair因子变量6水平"Pair 1"，"Pair 2"，"Pair 3"，"Pair 4"，"Pair 5"和"Pair 6"

LengthBody size of the males   
Length机身尺寸为男性


源----------Source----------

Ramsey, F.L. and Schafer, D.W. (2002). The Statistical Sleuth: A Course in Methods of Data Analysis (2nd ed), Duxbury.
拉姆齐，F.L.和Schafer，D.W. （2002年）。的统计的猎犬：A课程方法的数据分析（第二版），达克斯伯里。


参考文献----------References----------

Basolo, A.L. (1990).  Female Preference Predates the Evolution of the Sword in Swordtail Fish, Science 250: 808–810.  

实例----------Examples----------


str(case0602)
boxplot(Proportion~Pair, case0602, ylab="Proportion")

#as in Display 6.5 [在显示6.5]
summary(aov(Proportion~Pair, case0602))

n.fish  <- with(case0602, tapply(Proportion, Pair, length))
av.fish <- with(case0602, tapply(Proportion, Pair, mean))
sd.fish <- with(case0602, tapply(Proportion, Pair, sd))
male.body.size <- with(case0602, tapply(Length, Pair, unique))
mean.body <- mean(male.body.size)
table.fish <- data.frame(n.fish, round(av.fish*100,2),
                         round(sd.fish*100,2), male.body.size,
                         2*(male.body.size-mean.body))
names(table.fish) <- c("n", "average", "sd", "male.body.size", "coefficient")
s.pooled <- with(table.fish, round(sqrt(sum(sd^2*(n-1))/sum(n-1)),2))
g <- with(table.fish, sum(average*coefficient))
se.g <- with(table.fish, round(s.pooled*sqrt(sum(coefficient^2/n)),2))
g/se.g

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