Omega ao quadrado para medida de efeito em R?

O livro de estatísticas que estou lendo recomenda o ômega ao quadrado para medir os efeitos de meus experimentos. Eu já provei usando um design de plotagem dividida (mistura de assuntos entre sujeitos e entre sujeitos) que meus fatores dentro dos sujeitos são estatisticamente significativos com p <0,001 e F = 17.

Agora estou olhando para ver quão grande é a diferença ... existe uma implementação de ômega ao quadrado em algum lugar para R (ou python? Eu sei ... alguém pode sonhar;) Pesquisando na Internet por coisas relacionadas a R é um dor o * , eu não sei como consigo encontrar coisas com C.

obrigado!

Uma função para calcular ômega ao quadrado é simples de escrever. Essa função pega o objeto retornado pelo teste aov e calcula e retorna e ômega ao quadrado:

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: função atualizada para os modelos nov-aov:

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)
}

Eu tive que relatar recentemente um .$\omega^2$

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
}

É uma função confusa que pode ser facilmente limpa. Ele calcula o parcial e provavelmente deve ser usado apenas em projetos fatoriais entre sujeitos.$\omega^2$

Eu sugeriria que o quadrado eta generalizado seja considerado ( ref , ref ) uma medida mais apropriada do tamanho do efeito. Ele está incluído na saída ANOVA no pacote ez para R.

Encontrei uma função ômega ao quadrado no perfil de alguém que eles disponibilizaram on-line:

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

O pacote de Daniel "strengejacke" Lüdecke sjstatsnão pode fazer quadrados com ômega ao quadrado, etc com ômega ao quadrado para modelos ANOVA. Confira.

Aqui está uma vinheta que demonstra que:

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)