myscratchpad

参考は偏イータ二乗と同じ

source("http://psychology3.anu.edu.au/people/smithson/details/CIstuff/Nonct.ssc")
tv <- 2.141
df.t <- 58
n1 <- 30
n2 <- 30

# 効果量Cohen's d
(d <- tv/(sqrt((n1*n2)/(n1+n2))))
# 関連度r
(rv <- sqrt((tv^2)/(tv^2+df.t)))

# t値の信頼区間
lot(tv, df.t, 0.95)
hit(tv, df.t, 0.95)

# dの信頼区間
ncplow <- lot(tv, df.t, 0.95)[1]
ncpupp <- hit(tv, df.t, 0.95)[1]
(dlow <- ncplow/sqrt(n1*n2/(n1+n2)))
(dupp <- ncpupp/sqrt(n1*n2/(n1+n2)))
# 関連度rの信頼区間。単なる点双列相関なのでcor.testでもいいが
library(psychometric)
(CIr(rv, df.t+2, 0.95))


# Cohenのdについてメモ
(d <- (m1-m2)/sqrt(sp))
## 普通は分散とNからspを求める
var1 <- 2.001^2 # 普通はローデータを使おう
var2 <- 3.073^2
## sp (プールされた分散) について。とりあえずこれ使おう
sqrt((var1+var2)/2) # よく見る効果量の分母
sqrt((((n1-1)*var1)+((n2-1)*var2))/(n1+n2)) # 各群の人数が違うとき
### 心理統計学の基礎 p. 162では違う数式をあげている。色々回ってみるとこれはレアケースのようだ
sqrt((var1*n1+var2*n2)/(n1+n2-2)) # 心理統計学の基礎 p. 162
sqrt((var1*n1+var2*n2)/(n1+n2)) # 心理統計学の基礎 p. 162で、分母の-2をとった (自由度じゃなくてNの総計にした) ら#よく見る…と一致する
sqrt((((n1-1)*var1)+((n2-1)*var2))/(n1+n2-2)) # 各群の人数が違うとき。これは-2すると他と一致する