R 使用emmenas估算后处理的影响大小

有没有一种方法可以直接使用emmeans（）获得效果大小（如Cohen的d或最合适的）

使用emmeans（）我找不到任何可以获得效果大小的东西

post库（yarrr）
视图（海盗）
图书馆（lme4）
图书馆（lmerTest）

拟合没有内置的效应大小计算方法，但您可以通过定义自定义对比度函数将其拼凑在一起，该函数将每个成对比较除以σ值：

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

下面是一个测试运行：

> 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

对于您的模型，错误SD为9.246（请查看
summary（fit）
；因此

> 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 

>emmeans（fit，mypw~sex，sigma=9.246，name=“effect.size”）
注：由于参与互动，结果可能具有误导性
$emmeans
性别埃米东南偏下.CL上.CL
女63.80.434 3.03 62.4 65.2
男74.5 0.809 15.82 72.8 76.2
其他68.8 1.439 187.08 65.9 71.6
结果在以下级别上取平均值：favorite.pirate
自由度法：肯沃德·罗杰
使用的置信水平：0.95
美元对比度
效应.尺寸估计SE df t.比率p.值
女性-男性-1.158 0.0996 399-11.624请提供您的数据和模型。非常感谢，这非常有用！我知道，模型不是最好的例子，因为我熟悉emmeans和lmer。因此SE将是合适的eff大小参数，它被解释为Cohen的d经验法则？不。对于Cohen的效果大小，您不应该使用我们e是SE，而不是总误差SD。请参见预测中的渐晕图以获取说明。如果您使用SE，则这是t比率，而不是Cohen d。受此Q的启发，我在一些对比度函数中添加了一个
除数
参数，因此您可以执行
emmeans（fit，pairwise~sex，除数=9.246）
。这将在下一次CRAN更新中提供，但现在可以从github网站rvlenth/emmeans获得。当我发现@RussLenth向包中添加了一个相关函数时，我将在下面的评论中指出：
> 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