为什么 SPSS 和 R 包、rstatix 和 DescTools 之间的部分 eta 平方值存在差异？答案

【问题标题】：Why are there discrepancies in partial eta squared values between SPSS and R packages, rstatix and DescTools?为什么 SPSS 和 R 包、rstatix 和 DescTools 之间的部分 eta 平方值存在差异？
【发布时间】：2020-08-12 18:13:47
【问题描述】：

我正在运行 2（性别）x 2（建议）受试者间方差分析，R 和 SPSS 都报告了相同的方差分析统计：对于建议：F = 372.012，效果 df = 1，错误 df = 661；对于 Gender x Advice：F = 45.449，效果 df = 1，错误 df = 2。

在计算偏 eta 平方时，R（跨多个 R 包：rstatix 和 DescTools）报告 Advice 为 0.221，Gender x Advice 为 0.031。但是，SPSS 和使用 Lakens 的效果大小电子表格 (https://osf.io/ixgcd/) 得出 Advice 为 0.360，Gender x Advice 为 0.064。

R 计算偏 eta 平方值的方式是否与标准不同？

这是一个示例数据集，其中包含测试问题所需的变量： https://docs.google.com/spreadsheets/d/15AIyIfTi9YgMWM5FTl163uddPx1E19xfaU-vMDRlJuI/edit?usp=sharing

这是我在 RStudio 中使用的代码：

# load packages
library(haven)
library(rstatix)
library(DescTools)

# read in data
sample_data <- read_sav([insert file location])

# gather Perception1 and Perception2 into 2 groups
sample_data <- sample_data %>% 
gather(key = "Advice", value = "MaleDom", Perception1,  
      Perception2) %>% 
convert_as_factor(ResponseId, Advice)

# rstatix
# compute anova
anova <- aov(MaleDom ~ Gender*Advice, data = sample_data)

# partial eta squared
partial_eta_squared(anova)

# DescTools
# partial eta squared
EtaSq(anova, type = 2, anova = FALSE)

这是我在 SPSS 中使用的语法：

GLM Perception1 Perception2 BY Gender
/WSFACTOR=advice 2 Polynomial 
/METHOD=SSTYPE(3)
/POSTHOC=Gender(BTUKEY) 
/PLOT=PROFILE(Gender*advice)
/PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ HOMOGENEITY 
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=advice 
/DESIGN=Gender.

注意：我使用的是 SPSS 26 版和 R 3.6.3 版。我有一个 64 位操作系统的 Windows 10。

【问题讨论】：

您好 Emily，为了让我们帮助您，请提供一个最小的可重现示例，如 stackoverflow.com/q/5963269 中所述。

标签： r spss anova desctools

【解决方案1】：

用它来定义你的数据：

 d.dat <- structure(list(ResponseId = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 
 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 
 27, 28, 29, 30), Gender = c("Woman", "Woman", "Woman", "Woman", 
 "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", 
 "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Man", "Man", "Man", "Man", 
 "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", 
 "Man", "Man"), Perception1 = c(3.33, 4, 3.67, 1.33, 5.33, 4, 
 6.67, 3.33, 4, 3.67, 4.33, 3.33, 5.33, 1, 2, 6.67, 6.33, 5, 5.33, 
 7, 5, 4.67, 4.33, 6, 5.33, 4, 4.33, 4, 7, 3.33), Perception2 = c(6, 
 6.33, 4, 5, 7, 6, 5, 6.67, 4.67, 5, 5.67, 7, 4, 6, 5.67, 4.67, 
 6.33, 6, 5, 4.67, 5, 6, 4, 5.33, 4, 5, 5.67, 4.67, 6, 6.33)), class = "data.frame",
 row.names = c(NA, -30L))

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢您提供示例数据。由于三个可能的原因，您会得到不同的偏 eta 平方值：

在 SPSS 中，您指定 Advice 是重复测量因子，而在 R 中，您将其视为受试者间因子。
您在 SPSS 中使用多项式对比作为受试者内因子 Advice，而在 R 中您使用的是治疗对比。
您在 SPSS 中使用 III 型平方和，在 R 中使用 I 型平方和。

您可以像这样在 R 中指定重复测量方差分析（裂区设计）：

anova <- aov(MaleDom ~ Gender*Advice + Error(ResponseId/Advice), data=sample_data)

然后

EtaSq(anova, type=1, anova=FALSE)    # note type=1, not 3!

Advice（样本数据）的部分 eta-squared 结果为 0.2659604。这等于 SPSS 使用以下语法的输出：

GLM Perception1 Perception2 BY Gender
  /WSFACTOR=Advice 2 Simple
  /MEASURE=MaleDom
  /CONTRAST(Gender)=Deviation(1)
  /METHOD=SSTYPE(1)
  /PRINT=ETASQ
  /CRITERIA=ALPHA(.05)
  /WSDESIGN=Advice
  /DESIGN=Gender.

请注意，partial_eta_squared() 来自包 rstatix 不处理重复测量 aov() 对象，但来自包 effectsize 的 eta_squared(anova)$Eta_Sq_partial 提供与来自 DescTools 的 EtaSq() 相同的输出。

【讨论】：