Omega al quadrato per misura dell'effetto in R?

Il libro di statistiche che sto leggendo raccomanda omega quadrato per misurare gli effetti dei miei esperimenti. Ho già dimostrato usando un disegno a trama divisa (mix di soggetti interni e disegno tra soggetti) che i miei fattori all'interno di soggetti sono statisticamente significativi con p <0,001 e F = 17.

Ora sto cercando di vedere quanto è grande la differenza ... c'è un'implementazione di Omega quadrata da qualche parte per R (o Python? Lo so ... si può sognare;) Cercare su Internet cose relative a R è un dolore il * , non so come riesco a trovare cose con C.

Grazie!

Una funzione per calcolare il quadrato di Omega è semplice da scrivere. Questa funzione prende l'oggetto restituito dal test AOV e calcola e restituisce e Omega quadrato:

omega_sq <- function(aovm){
    sum_stats <- summary(aovm)[[1]]
    SSm <- sum_stats[["Sum Sq"]][1]
    SSr <- sum_stats[["Sum Sq"]][2]
    DFm <- sum_stats[["Df"]][1]
    MSr <- sum_stats[["Mean Sq"]][2]
    W2 <- (SSm-DFm*MSr)/(SSm+SSr+MSr)
    return(W2)
}

modifica: funzione aggiornata per i modelli aov n-way:

omega_sq <- function(aov_in, neg2zero=T){
    aovtab <- summary(aov_in)[[1]]
    n_terms <- length(aovtab[["Sum Sq"]]) - 1
    output <- rep(-1, n_terms)
    SSr <- aovtab[["Sum Sq"]][n_terms + 1]
    MSr <- aovtab[["Mean Sq"]][n_terms + 1]
    SSt <- sum(aovtab[["Sum Sq"]])
    for(i in 1:n_terms){
        SSm <- aovtab[["Sum Sq"]][i]
        DFm <- aovtab[["Df"]][i]
        output[i] <- (SSm-DFm*MSr)/(SSt+MSr)
        if(neg2zero & output[i] < 0){output[i] <- 0}
    }
    names(output) <- rownames(aovtab)[1:n_terms]

    return(output)
}

Di recente ho dovuto segnalare un .$\omega^2$

partialOmegas <- function(mod){
    aovMod <- mod
    if(!any(class(aovMod) %in% 'aov')) aovMod <- aov(mod)
    sumAov     <- summary(aovMod)[[1]]
    residRow   <- nrow(sumAov)
    dfError    <- sumAov[residRow,1]
    msError    <- sumAov[residRow,3]
    nTotal     <- nrow(model.frame(aovMod))
    dfEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},1]
    ssEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},2]
    msEffects  <- sumAov[1:{residRow-1},3]
    partOmegas <- abs((dfEffects*(msEffects-msError)) /
                  (ssEffects + (nTotal -dfEffects)*msError))
    names(partOmegas) <- rownames(sumAov)[1:{residRow-1}]
    partOmegas
}

È una funzione disordinata che può essere facilmente ripulita. Calcola il parziale e probabilmente dovrebbe essere usato solo su disegni fattoriali tra soggetti.$\omega^2$

Suggerirei che il quadrato eta generalizzato sia considerato ( ref , ref ) una misura più appropriata della dimensione dell'effetto. È incluso nell'output ANOVA nel pacchetto ez per R.

Ho trovato una funzione omega al quadrato nel profilo di qualcuno che ha reso disponibile online:

http://www.estudiosfonicos.cchs.csic.es/metodolo/1/.Rprofile

Il pacchetto di Daniel "Strengejacke" di Lüdecke sjstatsnon può fare omega-quadrato, parziale-omega-quadrato ecc. Per i modelli ANOVA. Controlla.

Ecco una vignetta che dimostra che:

https://cran.r-project.org/web/packages/sjstats/vignettes/anova-statistics.html

install.packages("sjstats")
library(sjstats)

mod1 <- aov(y~x, data= d.frame)

anova_stats(mod1)