R语言 CHAR 06
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”cohens d“ 的搜索结果
本篇将继续上篇文章进行介绍。
调用：d = computeCohen_d(x1, x2, varargin) EFFECT SIZE 两者的区别两个样本 x1 和 x2（即向量）的平均值， 计算为“Cohen's d”。 如果 x1 和 x2 可以是两个独立的或成对的样品，并应进行相应处理： d = ...
Cohen's d is an effect size used to indicate the standardised difference between two means. It can be used, for example, to accompany reporting of t-test and ANOVA results....
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R语言 假设检验
6.1 #6.1 load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData') exercise6_1 #(1)绘制Q-Q图,检测零件尺寸的绝对误差是否服从正态分布 par(mfrow=c(1,2),mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1),cex=0.8) qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab=...
互联网干预2（2015）272网络治疗广泛性焦虑症的系统评价和荟萃分析德里克·理查兹a，b，托马斯·理查森c，d，拉迪斯拉夫·蒂穆拉克b，詹姆斯·麦克尔瓦尼baSilverCloud Health，The Priory，John Street West，...
《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》第19号（2020年）100303基于互联网的认知行为疗法对接受初级和精神科治疗的抑郁症患者的疗效及并发症的影响Anna-Lena Flygarea，Ingemar Engströmb，Mikael ...
p互联网干预32（2023）100622德国COVID-19大流行期间的远程医疗：三项关于受抑郁症影响的成年人S. von der Groeben a，*，A. Czaplicki a，b，U. Hegerl a，b，c，H. 德国a，ba德国法兰克福歌德大学，大学医院，德国...
互联网干预31（2023）100598基于互联网的认知行为疗法治疗肥胖性进食障碍a临床背景：一项随机试验的结果，随访1年LouiseH？gdahla，b，AndreasBirgegårda，b，c，*，ClaesNorringa，b，JoakimdeManLapidotha，d，...
互联网干预25（2021）100416一项针对ADHD成人的自我引导互联网干预：可行性研究艾米莉·SNordby a，*，Robin M.F. Kenter b，Astri J. Lundervold c，Tine Nordgreen a，da挪威卑尔根Haukelandsbakken 15，5009，...
互联网干预31（2023）100597一项关于产后抑郁和焦虑的非专业电话辅导和网络干预的随机对照试验：MPOWER研究Hannah Schwartza，b，*，Jane McCuskerc，d，Deborah Da Costa e，Santokh Singha， b，Sandhya Baskaranc...
在展示统计结果的时候，除了提供F，t，p values 之外，有时也需要提供effect size。effect size 与样本容量无关，反应的是总体之间的统计的效应量。effect size 有很多类型，常见的有cohen's d, eta-squared（）, ...
统计学----基于R（第三版）第六章答案（贾俊平） #6.1(1) load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData') par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1)) qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab=...
统计学基于r语言第六章和第七章答案
标签： r语言
#6.1(1) load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData') par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1)) qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图") ...
6-1 load("C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData") library(BSDA) z.test(exercise6_1$零件误差,mu=1.35,sigma.x=sd(exercise6_1$零件误差),alternative="less",conf.level=0.99) #结论：在该检验中，z=-2.6061，P=0....
Very small 0.01 Sawilowsky, 2009 Small 0.20 Cohen, 1988 Medium 0.50 Cohen, 1988 Large 0.80 Cohen, 1988 Very large 1.20 Sawilowsky, 2009 ... Sawilowsky, 2009
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