Cliff's deltaや共通言語効果量(common language effect size)などを計算するRパッケージ:"orddom"
これはすごい便利。エンドユーザー向けでだれでも使えそう。
orddomというの。ordinal dominance statisticsの略かな。
共通言語効果量とか,Cliff's deltaとか一気に出してくれる。
対比較とかこれで結構いける的な。
- Rogmann, J. J. (2013). Ordinal Dominance Statistics (orddom): An R Project for Statistical Computing package to compute ordinal, nonparametric alternatives to mean comparison (Version 3.1). Available online from the CRAN website http://cran.r-project.org/.
http://cran.r-project.org/web/packages/orddom/orddom.pdf
2変数だけ入れてやればいろいろ計算してくれる。
たとえば,対応がない場合には,
- 2変数の全ケースの組み合わせのうち,変数xがyを優越する回数
- 2変数の全ケースの組み合わせのうち,変数yがxを優越する回数
- 総当りによる変数xについての共通言語効果量(優越率,probability of dominance, probability of superiority)
- 総当りにによる変数yについての共通言語効果量
- 変数xについてのパラメトリックな共通言語効果量(等分散,正規分布仮定)
- 変数yについてのパラメトリックな共通言語効果量
- 変数xについてのVargha and Delaney's A
- 変数yについてのVargha and Delaney's A
- 変数xについてのCliffの⊿
- 変数yについてのCliffの⊿
- ⊿の95%CI
- 変数xについてのCohen's d
- 変数yについてのCohen's d
などなど他にもたくさん。
使い方は,基本的には,
x<-t(matrix(rnorm(100,1,1),1))
colnames(x)<-c("control")
y<-t(matrix(rnorm(100,0,1),1))
colnames(y)<-c("experiment")
orddom(x,y)
これでいい。対応があるときは,
orddom(x,y, paired=T)
という感じ。
こんな感じで一気に全部出してくるからけっこうビビる。
あと,delta_gr関数がすごい便利wwww
(ってか挙動がRユーザー向きじゃないっていうか,設計思想がなんかもうRじゃないっていうか…なんていうか…)
たとえば,
delta_gr(x,y)
ってだけで,
これ出してくれる。(・∀・)イイネ!!
delta_gr(x,y)
これだけ。
っていうか,Cliff's deltaは順位符号和検定の検定統計量と完全に線形な関係があって,
delta = 2*U/m*n-1
なんだ。Uを件の検定統計量,mとnは標本サイズ。超簡単。
なので,
CliffDelta<-function(x,y){
U<-as.numeric(wilcox.test(x,y)[1])
delta<-2*U/length(x)/length(y)-1
delta
}
みたいな関数作って,
CliffDelta(x,y)
とでも,やればいいだけなんだけどな。
もちろん,数値は一致する。
ただ,タイがあるときはどうなんだったけな…?
まあいいや。