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有没有办法直接使用 emmeans() 来获得效果大小（例如 Cohen 的 d 或最合适的）？

我找不到使用 emmeans() 来获得效果大小的任何东西

post <- emmeans(fit, pairwise~  favorite.pirate | sex)
emmip(fit, ~ favorite.pirate | sex)
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没有针对效果大小计算的内置规定，但您可以通过定义自定义对比函数将每个成对比较除以 sigma 值来拼凑：

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

这是一个测试运行：

> 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

使用您的模型，错误 SD 为 9.246（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

不过要注意一些话：

  1. 效应大小的 SE 具有误导性，因为它们没有考虑sigma.

  2. 这不是一个很好的例子，因为

    一个。这些因素相互作用（Edward Low 在他的个人资料中有所不同）。另请参阅警告消息。

    湾。该模型是奇异的（正如模型拟合时警告的那样），产生的估计方差为零college）

于 2019-09-29T21:10:09.827 回答
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图书馆（yarrr）查看（海盗）图书馆（lme4）图书馆（lmerTest）

适合<- lmer（体重~最喜欢的海盗*性别+（1|大学），数据=海盗）方差分析（适合，ddf =“肯沃德-罗杰”）

post <- emmeans(fit, pairwise~ sex) post

于 2019-09-28T15:39:28.243 回答