具有特效的特效估计值

Question

是否有直接使用emmeans（）获得效果大小（例如Cohen d或最合适的效果的方法？

我无法找到任何通过使用emmeans（）获得效果大小的东西

post <- emmeans(fit, pairwise~  favorite.pirate | sex)
emmip(fit, ~ favorite.pirate | sex)

Answer 1

库（yarrr）查看（海盗）库（lme4）库（lmerTest）

适合

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Answer 2

没有用于效果大小计算的内置规定，但是您可以通过定义一个自定义对比度函数将每个成对比较除以sigma值来将它们拼凑在一起：

mypw.emmc = function(..., sigma = 1) {
  result = emmeans:::pairwise.emmc (...)
  for (i in seq_along(result[1, ]))
    result[[i]] = result[[i]] / sigma
  result
}

这里是试运行：

> mypw.emmc(1:3, sigma = 4)
  1 - 2 1 - 3 2 - 3
1  0.25  0.25  0.00
2 -0.25  0.00  0.25
3  0.00 -0.25 -0.25

对于您的模型，错误SD为9.246（请看summary(fit)；所以，...

> emmeans(fit, mypw ~ sex, sigma = 9.246, name = "effect.size")
NOTE: Results may be misleading due to involvement in interactions
$emmeans
 sex    emmean    SE     df lower.CL upper.CL
 female   63.8 0.434   3.03     62.4     65.2
 male     74.5 0.809  15.82     72.8     76.2
 other    68.8 1.439 187.08     65.9     71.6

Results are averaged over the levels of: favorite.pirate 
Degrees-of-freedom method: kenward-roger 
Confidence level used: 0.95 

$contrasts
 effect.size    estimate     SE  df t.ratio p.value
 female - male    -1.158 0.0996 399 -11.624 <.0001 
 female - other   -0.537 0.1627 888  -3.299 0.0029 
 male - other      0.621 0.1717 981   3.617 0.0009 

Results are averaged over the levels of: favorite.pirate 
Degrees-of-freedom method: kenward-roger 
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates 

尽管有些警告：

1. 效果大小的SE令人误解，因为它们没有考虑sigma中的变化。

2. 这不是一个很好的例子，因为

   一个。这些因素相互作用（爱德华·洛伊的个人资料有所不同）。另外，请参阅警告消息。

   B。模型是奇异的（拟合模型时会警告），college的估计方差为零）