¿Omega al cuadrado para medir el efecto en R?

Question

El libro de estadística que estoy leyendo recomienda el omega al cuadrado para medir los efectos de mis experimentos. Ya he comprobado mediante un diseño de parcela dividida (mezcla de diseño dentro de los sujetos y entre los sujetos) que mis factores dentro de los sujetos son estadísticamente significativos con p<0,001 y F=17.

Ahora estoy buscando cómo de grande es la diferencia... ¿hay una implementación de omega al cuadrado en algún lugar para R (o python? Lo sé... uno puede soñar ;) Buscar en internet cosas relacionadas con R es un dolor el * No sé cómo me las arreglo para encontrar cosas con C.

Gracias.

Answer 1

Una función para calcular el omega al cuadrado es fácil de escribir. Esta función toma el objeto devuelto por la prueba aov, y calcula y devuelve omega al cuadrado:

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)
}

edit: función actualizada para modelos aov de n vías:

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)
}

Answer 2

Hace poco tuve que denunciar 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
}

Es una función sucia que se puede limpiar fácilmente. Calcula el parcial $\omega^2$ y probablemente sólo debería utilizarse en diseños factoriales entre sujetos.

Answer 3

Encontré una función omega al cuadrado en el .Rprofile de alguien que puso a disposición en línea:

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

Answer 4

Sugiero que se considere la eta cuadrada generalizada ( ref , ref ) una medida más apropiada del tamaño del efecto. Se incluye en la salida del ANOVA en el paquete ez para R.

Answer 5

Paquete de Daniel "strengejacke" Lüdecke sjstats no puede hacer omega-cuadrado, omega-cuadrado parcial, etc. para los modelos ANOVA. Compruébelo.

He aquí una viñeta que lo demuestra:

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)