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# 心理統計学の基礎から
dat <- read.delim("https://blog.cnobi.jp/v1/blog/user/89d80905c7038b4121822249e9062fba/1258223909")

library(psych)
dcrp <- describe.by(dat$envy, dat$dominance.e)
print(dcrp, digits=3)

value <- dat$envy
dmn <- dat$dominance.e

gmean <- mean(value)
fmean <- tapply(value, list(dmn), mean)
a <- nlevels(dmn)
lvs <- levels(dmn)
na1 <- sum(dmn==lvs[1]); na2<- sum(dmn==lvs[2]); na3<- sum(dmn==lvs[3])
n <- length(value)

sst <- sum((value-gmean)^2) # 全体平方和

ssa <- (na1*(fmean[1]-gmean)^2)+(na2*(fmean[2]-gmean)^2)+(na3*(fmean[3]-gmean)^2) # 群間平方和。各水準の個々のデータの予測値を各水準の平均値としpy1-gmean, py2-gmean...の総和を水準ごとに出して足す。sum(15*(fmean-gmean)^2) でも同じ。級間平方和ともいう

sse <- var(value[dmn==lvs[1]])*(14/15)*15+var(value[dmn==lvs[2]])*(14/15)*15+var(value[dmn==lvs[3]])*(14/15)*15 # 群内平方和。各水準の"標本"分散から平均の情報を外し (*15=平方和にし) 、総和する。級内平方和ともいう

ssa+sse # sst
sst

summary(aov(value~dmn))
sst
ssa # namesが残っているが気にしない
sse

# 相関比
sqrt(ssa/sst)