计算 R 中的 Eta Squared 以进行重复测量答案

【问题标题】：Calculating Eta Squared in R for repeated measures计算 R 中的 Eta Squared 以进行重复测量
【发布时间】：2015-07-07 00:54:09
【问题描述】：

我正在使用 aov() 函数使用 R 执行重复测量方差分析，例如如http://personality-project.org/r/r.anova.html 站点。

datafilename <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data"
data.ex4 <- read.table(datafilename, header=TRUE)   
data.ex4

计算标准方差分析允许使用lsr 包中的etaSquared() 函数或heplots 中的etasq() 函数：

aov.standard=aov(Recall~(Task*Valence),data.ex4 ) 
etaSquared(aov.standard)
etasq(aov.standard)

但是，在实现主体内模型时，两个函数都无法识别线性对象模型。

aov.within=aov(Recall~(Task*Valence)+Error(Subject/(Task*Valence)),data.ex4 )
etaSquared(aov.within)
etasq(aov.within)

有人对此有简单的解决方案吗？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r anova

【解决方案1】：

当您使用 ez 包中的 ezANOVA 函数时，会自动计算 eta-squared：

library(ez)

m1 <- ezANOVA(data = data.ex4, dv = Recall, wid = Subject, within = .(Task,Valence), type = 3, detailed = TRUE)
m1$ANOVA

这给出了以下输出：

        Effect DFn DFd    SSn       SSd          F           p p<.05         ges
1  (Intercept)   1   4 4177.2 349.13333 47.8579339 0.002291098     * 0.910303347
2         Task   1   4   30.0  16.33333  7.3469388 0.053508297       0.067934783
3      Valence   2   8    9.8  26.86667  1.4590571 0.288250073       0.023255814
4 Task:Valence   2   8    1.4  19.26667  0.2906574 0.755343673       0.003389831

ges 列包含您需要的广义 eta-squared 值。

【讨论】：