rstatix 包 anova_test 函数给出了部分 eta 平方，尽管设置了effect.size = 'ges'

Question

当我使用

rstatix::anova_test

时，我无法获得 eta 平方，只能获得部分 eta 平方。

鸢尾花数据集的示例：

首先使用

aov

：

aov <- aov(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species, data = iris)
summary(aov)
             Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)    
Sepal.Width   1   1.41    1.41   7.363 0.00746 ** 
Species       2  72.75   36.38 189.651 < 2e-16 ***
Residuals   146  28.00    0.19      

然后使用

sjstats::eta_sq

，如果我选择

partial = TRUE

或

FALSE

，我会得到不同的效果大小，正如我所期望的。

eta_sq(aov, partial = FALSE) 
         term etasq
1 Sepal.Width 0.014
2     Species 0.712

eta_sq(aov, partial = TRUE)
         term partial.etasq
1 Sepal.Width         0.048
2     Species         0.722

但是，当我在

anova_test

中执行相同操作时，无论效果大小是 pes 还是 ges，我都会两次得到部分 eta 平方，两次都是部分 eta 平方：

aov_pes <- iris %>% anova_test(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species,
                               detailed = T,
                               effect.size = "pes")
get_anova_table(aov_pes)

       Effect    SSn    SSd DFn DFd       F        p p<.05
1 Sepal.Width 10.953 28.004   1 146  57.102 4.19e-12     *
2     Species 72.752 28.004   2 146 189.651 2.56e-41     *
    pes
1 0.281
2 0.722

aov_ges <- iris %>% anova_test(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species,
                               detailed = T,
                               effect.size = "ges")
get_anova_table(aov_ges)

       Effect    SSn    SSd DFn DFd       F        p p<.05
1 Sepal.Width 10.953 28.004   1 146  57.102 4.19e-12     *
2     Species 72.752 28.004   2 146 189.651 2.56e-41     *
    ges
1 0.281
2 0.722

有谁知道这是为什么吗？谢谢！

Answer 1

回答

rstatix::anova_test

好像计算有错误！我会非常非常小心地使用这个功能。

请注意，

eta_sq

已弃用，应使用

effectsize::eta_squared

。

---

正确计算

我们有三个 SS 值：1.412238、72.752431 和 28.003665。我们可以计算 pes 和 ge：

• 价格：1.412238 / (1.412238 + 28.003665)
• 几何数：1.412238 / (1.412238 + 72.752431 + 28.003665)

---

anova_测试

在底层，

anova_test

调用两个函数进行 pes 和 ges 计算：

• pes：

  rstatix:::add_partial_eta_squared

• ges:

  rstatix:::add_generalized_eta_squared

---

通过

anova_test

计算 pes

res.anova.summary$ANOVA %>% mutate(pes = .data$SSn/(.data$SSn + .data$SSd))

这确实按照我们的预期计算了 pes。

---

通过

anova_test

进行ges计算

aov.table <- res.anova.summary$ANOVA
aov.table %>% mutate(ges = .data$SSn/(.data$SSn + sum(unique(.data$SSd)) + obs.SSn1 - obs.SSn2))

在这里，我们遇到了一个问题。这段代码看起来明显不正确。它只是将每个平方和值除以自身 + 剩余平方和 (28.004)。那是 pes，不是 ge。

您可以联系软件包的维护者 (

maintainer("rstatix")

) 或在

rstatix

软件包这里创建新问题。

Answer 2

据我了解，当只有独立的受试者间变量，并且您没有指定其中任何一个是“观察到的”（或测量的，即非操纵的）时， pes 和 ges 都是相等的。

参见 Lakens (2013) 的引文：“当参与者之间操纵所有因素时，η2G 和 η2p 是相同的。” https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2013.00863/full

如果你想要这里提到的计算： ges：1.412238 / (1.412238 + 72.752431 + 28.003665)

您应该指定“物种”作为观察（测量）变量：

aov_ges <- iris %>% anova_test(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species,
                               detailed = T,
                               effect.size = "ges", observed = "Species")
get_anova_table(aov_ges)

无测量变量的ges：0.2811500

以物种作为测量变量：0.09804556