为什么SPSS和R软件包、rstatix和DescTools之间的部分eta平方值存在差异？

Question

我在受试者之间进行2(性别)x2(建议)，R和SPSS都报告了相同的方差分析:建议:F= 372.012，效果df = 1，错误df = 661；性别x建议:F= 45.449，效果df = 1，df =2。

在计算偏eta平方时，R(跨多个R包: rstatix和DescTools)报告了0.221条建议和0.031条性别x建议。但是，无论是SPSS还是使用Lakens的影响大小电子表格(https://osf.io/ixgcd/)，都得到了0.360的建议和0.064的性别x建议。

R是否以与标准不同的方式计算部分eta平方值？

这里是一个样本数据集，它只包含测试问题所必需的变量： https://docs.google.com/spreadsheets/d/15AIyIfTi9YgMWM5FTl163uddPx1E19xfaU-vMDRlJuI/edit?usp=sharing

这里是我在RStudio:中使用的代码

# load packages
library(haven)
library(rstatix)
library(DescTools)

# read in data
sample_data <- read_sav([insert file location])

# gather Perception1 and Perception2 into 2 groups
sample_data <- sample_data %>% 
gather(key = "Advice", value = "MaleDom", Perception1,  
      Perception2) %>% 
convert_as_factor(ResponseId, Advice)

# rstatix
# compute anova
anova <- aov(MaleDom ~ Gender*Advice, data = sample_data)

# partial eta squared
partial_eta_squared(anova)

# DescTools
# partial eta squared
EtaSq(anova, type = 2, anova = FALSE)

这里是我在SPSS:中使用的语法

GLM Perception1 Perception2 BY Gender
/WSFACTOR=advice 2 Polynomial 
/METHOD=SSTYPE(3)
/POSTHOC=Gender(BTUKEY) 
/PLOT=PROFILE(Gender*advice)
/PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ HOMOGENEITY 
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=advice 
/DESIGN=Gender.

注:我使用的是SPSS 26版和R版3.6.3。我有一个64位操作系统的Windows 10 .

Answer 1

将此用于定义数据：

 d.dat <- structure(list(ResponseId = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 
 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 
 27, 28, 29, 30), Gender = c("Woman", "Woman", "Woman", "Woman", 
 "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", 
 "Woman", "Woman", "Woman", "Woman", "Man", "Man", "Man", "Man", 
 "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", "Man", 
 "Man", "Man"), Perception1 = c(3.33, 4, 3.67, 1.33, 5.33, 4, 
 6.67, 3.33, 4, 3.67, 4.33, 3.33, 5.33, 1, 2, 6.67, 6.33, 5, 5.33, 
 7, 5, 4.67, 4.33, 6, 5.33, 4, 4.33, 4, 7, 3.33), Perception2 = c(6, 
 6.33, 4, 5, 7, 6, 5, 6.67, 4.67, 5, 5.67, 7, 4, 6, 5.67, 4.67, 
 6.33, 6, 5, 4.67, 5, 6, 4, 5.33, 4, 5, 5.67, 4.67, 6, 6.33)), class = "data.frame",
 row.names = c(NA, -30L)) 

Answer 2

感谢您提供的样本数据。由于三个可能的原因，可以得到不同的偏eta平方值：

1. 在SPSS中，你指定Advice是一个重复的测量因子，而在R中你把它当作被试之间的因子，
2. 在SPSS中对你的被试内因子Advice使用多项式对比，而在R中你使用的是治疗对比。
3. 在SPSS中使用III型平方和，在R.

中使用I型平方和。

您可以在R中指定重复度量方差(拆分图设计)如下：

anova <- aov(MaleDom ~ Gender*Advice + Error(ResponseId/Advice), data=sample_data)

然后

EtaSq(anova, type=1, anova=FALSE)    # note type=1, not 3!

结果0.2659604例Advice (样本数据)的部分eta平方值。这等于SPSS的输出，其语法如下：

GLM Perception1 Perception2 BY Gender
  /WSFACTOR=Advice 2 Simple
  /MEASURE=MaleDom
  /CONTRAST(Gender)=Deviation(1)
  /METHOD=SSTYPE(1)
  /PRINT=ETASQ
  /CRITERIA=ALPHA(.05)
  /WSDESIGN=Advice
  /DESIGN=Gender.

注意，来自package rstatix的rstatix不处理重复度量的aov()对象，但是来自package effectsize的eta_squared(anova)$Eta_Sq_partial提供了与DescTools中的EtaSq()相同的输出。