计算效果大小插件此插件从普通最小二乘报告（由 Fit Model 生成）中提取估计值，并将模型效果估计值、F 比率、p 值和效应大小的三个度量值保存为公式列 ( Eta 平方、部分 Eta 平方、欧米茄平方） 。 如果成对分析存在可用的“有序差异”报告，则估计值的组合数据表包括成对效应大小（科恩的D ）将被生成，包括（从 v.0.06 开始）Cohen d 的置信区间。如果不存在成对分析，此加载项将发出提示，将其添加到所选报告中。 自 v0.07 起，错误发现率调整了 p 值（本杰明尼-霍赫伯格调整）也写入表中。
指示（安装插件后）：
- 使用“分析”>“拟合模型”拟合普通最小二乘模型
- 转到加载项 > 计算效应大小 > 从最小二乘报告（拟合模型）
- 如果打开多个“拟合模型最小二乘”报告，则会出现一个对话框，供您选择要使用的分析。
对于具有分类因子的模型：
- 如果成对分析（例如学生 t 检验）和“有序差异”报告可用，则将计算 Cohen's d（包括可用成对效应的置信区间）并将其保存到组合数据表中
- 如果未生成成对分析（或未生成“有序差异”报告），则会出现提示以添加这些分析并计算这些效应大小。
输出：
统计说明：
- 此插件提供普通最小二乘模型的估计效应大小、置信区间和 FDR 调整 p 值（不支持具有随机效应的模型）。
- 产生的效果大小：
模型效应大小：
埃塔平方
部分 Eta 平方
欧米茄平方
成对效应大小：
科恩的D
注意：在多因子模型以及具有两个以上水平的单因子模型中，模型的合并单元内误差项 (RMSE) 用作 SDpooled，用于计算成对效应大小。 在这些情况下，通常将产生的效应大小称为均方根标准化效应（均方根误差）。这是适当的（也是更可取的），因为在不违反方差同质性假设的情况下，RMSE 是总体 sigma 统计上最有效（方差最低）的估计量。
更新历史
- v0.03 - 添加了 Cohen 的成对差异 d 计算，以及用于生成成对分析（如果不存在）的对话框
- v0.04 - 添加了代码以抑制提示为没有分类因子的模型添加成对比较
- v0.05 - 修复了在 Windows 上运行的缺陷（未检测到拟合最小二乘报告）。 添加了用于从可用最小二乘报告中进行选择的支持对话框：
- v0.06 - 添加了对 Cohen D 周围置信区间的支持
- v.0.07 - 添加了对错误发现率 p 值的支持
生命科学统计数据公用事业回复：计算效果大小插件你好！ 我也没有效果大小的输出窗口。 有什么想法吗？@朱利安
回复：计算效果大小插件嗨朱利安，我的数据还包括对相同老鼠的重复测量。 因此，与 2016 年以来的其他人一样，我也需要获得许多变量的效应大小（Cohen's d）。 有些在同一只老鼠身上测量了 5 次，有些只测量了两次，有些则只测量了一次。 我可以按组运行拟合模型并与时间交叉，这是否考虑了重复测量？
回复：计算效果大小插件有没有办法让这个插件与重复测量模型一起工作。例如，使用重复测量添加？
回复：计算效果大小插件嗨朱利安 - 我也遇到了与上面相同的问题 - 也就是说，如果有可能的话那就太好了计算效应大小并检查假设，同时重复测量或混合模型支持改进也将受到欢迎。 目前，我需要切换到其他软件（JASP/Jamovi）来执行此操作，这有点耗时。 如果能解决就好了！ 干杯，恩斯特
回复：计算效果大小插件朱利安这个问题解决了吗？ 我以前使用过该插件，但现在它的输出是空白的
道格
回复：计算效果大小插件嗨朱利安，
我遇到了与 OliviaWen 相同的问题，没有效果大小的输出。
谢谢，
扬
回复：计算效果大小插件你好@OliviaWen ,
我现在会通过直接消息与您联系，我们可以弄清楚发生了什么。
@朱利安
回复：计算效果大小插件嗨朱利安，
我按照拟合模型中的步骤计算效应大小。 但是，我没有看到模型效应大小的输出窗口。 猜猜我在哪里可以找到窗户或者我可能做错了什么？ 谢谢！
回复：计算效果大小插件你好@中医,
嗯，看不到附件，我觉得评论不能有附件。 请随时直接给我发电子邮件 Julian.Parris@jmp.com，我们可以在那里继续对话，然后我将用我们获得的任何见解更新此主题。
回复：计算效果大小插件嗨朱利安，
这里是。 我当然愿意使用最好的方法来检测产品之间的差异。 顺便说一句，还有更多的回应，但据我们所知，它们之间没有重要性顺序。
回复：计算效果大小插件惊人的！
抱歉，我找不到插入附件按钮。我只看到插入/编辑链接。
回复：计算效果大小插件是的，如果您可以附加数据表，这将有助于诊断为什么您会得到不同的 d 估计值。这是很好的第一步。第二个考虑因素是这是否是分析这些数据的最佳方法。 你所得到的听起来在方法上更接近于重复测量实验，在这种情况下，我们可能想要对这些数据进行一些不同的分析。 查看您的数据表肯定有助于评估这一点。
回复：计算效果大小插件朱利安，
感谢您的快速回复。我不是统计学家（我是数据科学家，属于计算机科学，但人们认为它们是相同的:)），因此对一些知识差距表示歉意。
不确定我们是否以同样的方式使用术语组。我有7个人。这些人在室温下对产品进行评级。另一天，同样的 7 个人对同一种产品进行了评分，但该产品经历了加速老化。目的是看看室温产品和老化产品之间的产品功能（有许多由这些人评价）是否存在明显差异。
我执行了 Oneway fit y by x，并将特征作为响应和乘积（有 2 个级别 - RT 和老化）。在拟合模型方案中，我使用与单向相同的变量来拟合模型。我喜欢拟合模型的想法，因为我不必手动计算科恩的 d （根据您的“潜意识消息”教程进行计算）。注意：我没有检查正态性；我只是假设而已。 我想我可以，因为我在两次分析中都假设相同。 如果有帮助的话，我可以向您发送一个简短的数据集（仅 14 行和 1 个响应）。
回复：计算效果大小插件你好@中医,
我想我能猜到这里可能会发生什么。 您的表中是否有两个以上的组，但正在计算其中两个组之间的差异 d？ 如果是这种情况，那么您走这条路根本没有错，并且您在计算的 d 值中发现的微小差异是由于总体标准差的估计值的来源造成的。 当您采用拟合模型路线时，d 的估计值基于所有组的汇总标准误差。 我在加载项描述中对此做了注释，但我应该更加突出它。 它说 ”注意：在多因素模型以及具有两个以上水平的单因素模型中，模型的合并单元内误差项 (RMSE) 用作 SDpooled 用于计算成对效应大小。 在这些情况下，通常将产生的效应大小称为均方根标准化效应（均方根误差）。这是适当的（也是更可取的），因为在不违反方差同质性假设的情况下，RMSE 是总体 sigma 统计上最有效（方差最低）的估计量。”
因此，如果您有多个组，则仅从其中两个组手动计算 d 的估计值与此添加的计算值将略有不同。 这可以解释其中的差异吗？ 如果没有，让我们深入研究一下并找出发生了什么。
回复：计算效果大小插件朱利安，
不知道为什么我的第一篇文章没有被采纳...
我使用您提到的拟合模型路径计算 d，而不是根据组平均值和标准差的汇总估计值手动计算 d（来自 OneWay - 比较 2 组的平均值）。拟合模型的d值略低于手动计算。我最初的目标是显示 2 组平均值之间的差异（我有 7 个人在稳定性方案前后对产品进行评级，以确保没有可检测到的差异）。我走捷径是错误的吗（用插件拟合模型路线）？
回复：计算效果大小插件是的！
回复：计算效果大小插件它更复杂，但我当然考虑过添加对具有随机效应的模型的支持，最有可能以科恩 f^2 的形式。 这是您想要的效果大小吗？
回复：计算效果大小插件很棒的工具。 遗憾的是不支持随机效果。 未来有可能吗？
回复：计算效果大小插件你好@benson_munyan ,
我无法使用 JMP 14 或 JMP 13 在 Windows 或 Mac 上重现此问题。 您能否提供有关您的设置的更多详细信息以及您的数据表可能有的独特之处？ 我们会追查到底。
@朱利安
回复：计算效果大小插件@wsmitty , @朱利安，我也遇到同样的行为。 是否有什么东西破坏了插件，或者我的 LSM 模型设置错误？回复：计算效果大小插件你好，
我在以前的版本中使用过这个，刚刚更新到 07，现在我没有得到 ES calc（参见图片）。 此外，摘要数据表也不进行整理。 我使用了与之前使用该加载项相同的步骤（顺便说一下，我发现这很棒）。 但对这次尝试却没有爱
只是想知道我是否做错了什么？ 我已经卸载了插件并重新安装...不喜欢。
任何帮助将不胜感激。
干杯
ES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES OutputES输出
Summary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary tableSummary table汇总表
回复：计算效果大小插件你好呀，
我想知道 JMP 中重复测量或混合模型的计算效果大小是否有任何更新 - 将会非常有用！ （遗憾的是必须回到SPSS来计算这些......）
回复：计算效果大小插件<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />谢谢朱利安，这真的很有用！ 我希望 JMP 能够自行合并并致力于其中一些更改 - 总体而言，界面的可用性和交互性非常好，但有一些不足之处（例如，计算效果大小、检查假设并报告它们） ，混合模型（尽管您的加载项很好地解决了大部分问题）。 我很想使用 JMP 进行所有分析，但发现自己会回到 SPSS 或其他软件来处理一些事情，希望在不久的将来我不再需要这样做。
回复：计算效果大小插件我很高兴您发现这个插件很有用！计算混合模型的效应大小有点复杂，但这绝对是我想要合并的内容。 我会尽快在这里发布更新。
回复：计算效果大小插件感谢这个插件，这非常有用。 能够看到实际使用的公式确实是一个很大的优势。
您是否有计划创建一个也可用于重复测量或混合模型的效果大小插件？ 这将非常有价值，特别是在使用 JMP 向非统计学家进行教学时 - 我刚刚发现了您的重复测量插件，并且有一种方法可以更轻松地为重复测量和混合设计产生效果大小，这将是一个很大的优势。
回复：计算效果大小插件这很棒！ 手动计算这些很容易，但自动计算更容易！ 我还喜欢它包括 Eta^2、Partial Eta^2 和 Omega^2。
对于那些不熟悉这些的人也可以看到它们是如何计算的，但右键单击该列并选择“公式”！
回复：计算效果大小插件完毕！ 新版本不再使用活动窗口，而是在打开的窗口中搜索最小二乘报告。 如果只有一个可用，则将使用该报告，否则将出现一个对话框，选择要使用的最小二乘报告。
回复：计算效果大小插件Windows 和 Mac 上的窗口命名似乎存在一些差异 - 现在正在修复此问题。
回复：计算效果大小插件
我不断收到此错误消息。 应该选择什么？ 拟合最小二乘输出的输出是我的活动窗口（在 PC 上）。
回复：计算效果大小插件你好@suecharn ,
您能告诉我更多关于您在“拟合模型”中设置的哪种模型失败的信息吗？ 目前，只有使用标准最小二乘特性（且没有随机效应）的模型才能与该插件配合使用。 如果您正在运行这种模型，您是否会尝试运行下面的代码来生成一个简单的双向方差分析，然后运行加载项以查看它是否仍然失败。 这将帮助我追踪事情的进展。
@朱利安
//Open Data Table: Big Class.jmp
Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
//Report snapshot: Big Class - Fit Least Squares
Data Table( "Big Class" ) << Fit Model(
Y( :weight ),
Effects( :age, :sex, :age * :sex ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
Box Cox Y Transformation( 0 )}
)
);回复：计算效果大小插件@朱利安，谢谢您的回复！ 请原谅我，因为我不太精通统计，所以我希望我能回答你的问题。 我们正在通过另一个“重复测量”插件运行带有重复测量的全因子设计（混合模型）。 模型对话框确实显示我们有随机效应，所以这很可能是问题所在。
是否有另一种方法可以获得此类模型的效应大小的部分 eta 平方值？
回复：计算效果大小插件@suecharn ，啊，是的，如果您使用我的完整阶乘重复测量插件，将会生成一个与此效应大小计算器不兼容的模型。 我没有添加对此的支持，因为在执行此操作的标准方法上达成的共识较少，特别是考虑到一旦开始引入这些随机效应，可能存在的模型的多样性。 我能说的最好的办法就是在你的领域找到一个参考文献来了解它是如何完成的，并模仿该方法。
回复：计算效果大小插件我正在使用该插件，它对于学生来说运行良好。我
想使用 ANOM 计算效应大小吗？你有解决方案吗？
回复：计算效果大小插件嗨@Gayl 。 ANOM 没有具体的实现，但值得注意的是，效应大小 d 是观察到的组间差异相对于原始数据变异性的函数。这不是假设检验，您选择的假设检验与效应大小无关，这意味着无论您最终使用 t 检验、ANOM 等来检验差异，它们都是相同的。
