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如何获得两个以上因素之间的统计量(cohensd)

RoyBatty · 技术社区 · 2 年前

我想同时计算多个因子的内聚值。

因此,例如,在虹膜数据集中,我们可以很容易地计算刚毛和云芝之间萼片长度的内聚力d,如下所示:

virginica <- subset(iris, Species =="virginica")
versicolor <- subset(iris, Species =="versicolor")

cohen.d(virginica$Sepal.Length, versicolor$Sepal.Length)

当然,对于剩下的因素,我们可以再次复制这个过程。

总之,我想要的是获得所有因素对一的度量,而不是所有因素对彼此的度量。因此,这就像在一个步骤中生成几个内聚体。

在这种情况下,versicolor vs setosa和versicolor vs virginica。

0 回复 | 直到 2 年前

Kat 2 年前

我不认为这是你想要的答案,但这是一个可行的答案。

与其试图让函数适合你的数据,不如让你的数据适合函数。

首先,找到所有可能的组组合我知道你使用了Iris数据,但很可能你只是在用它作为一个例子。

library(tidyverse)
library(psych)
library(RcppAlgos)

# find unique pairs
iS = RcppAlgos::comboGeneral(unique(iris$Species), 
                             2, F) # all unique combinations of 2 options

然后使用这些可能的组,得到每个组之间的效果大小。

res = map(1:nrow(iS), 
          .f = function(x){
            filter(iris, Species %in% c(iS[x, 1], iS[x, 2])) %>% 
                       cohen.d(., group = "Species")
          })
names(res) <- paste0(iS[,1], "-",iS[,2])
res

每组之间的效果大小:

# [[1]]
# Call: cohen.d(x = ., group = "Species")
# Cohen d statistic of difference between two means
#              lower effect upper
# Sepal.Length  1.55   2.13  2.69
# Sepal.Width  -2.45  -1.91 -1.36
# Petal.Length  6.35   7.98  9.57
# Petal.Width   5.47   6.89  8.27
# 
# Multivariate (Mahalanobis) distance between groups
# [1] 10
# r equivalent of difference between two means
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#         0.73        -0.69         0.97         0.96 
# 
# [[2]]
# Call: cohen.d(x = ., group = "Species")
# Cohen d statistic of difference between two means
#              lower effect upper
# Sepal.Length  2.38   3.11  3.83
# Sepal.Width  -1.77  -1.30 -0.83
# Petal.Length  8.01  10.10 12.08
# Petal.Width   6.89   8.64 10.36
# 
# Multivariate (Mahalanobis) distance between groups
# [1] 14
# r equivalent of difference between two means
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#         0.84        -0.55         0.98         0.97 
# 
# [[3]]
# Call: cohen.d(x = ., group = "Species")
# Cohen d statistic of difference between two means
#              lower effect upper
# Sepal.Length  0.68   1.14  1.58
# Sepal.Width   0.23   0.65  1.06
# Petal.Length  1.90   2.55  3.18
# Petal.Width   2.25   2.95  3.65
# 
# Multivariate (Mahalanobis) distance between groups
# [1] 3.8
# r equivalent of difference between two means
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
#         0.49         0.31         0.79         0.83 
#

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