ezANOVAでタイプIIIの平方和を要求する引数を含める必要がありますか？

Rのezパッケージは、SPSSのような統計パッケージからRへの移行を支援する手段として開発されました。これは、（願わくば）ANOVAのさまざまなフレーバーの仕様を単純化し、SPSSのような出力（エフェクトサイズと仮定を含む）テスト）、他の機能の中で。このezANOVA()関数は主にのラッパーとして機能しますcar::Anova()が、現在のバージョンでezANOVA()はタイプIIの平方和のみを実装していcar::Anova()ますが、タイプIIまたは-IIIの平方和を指定できます。おそらく予想していたはずですが、いくつかのユーザーは、ezANOVA()これにより、ユーザーはタイプIIまたはタイプIIIを要求できます。私はそうすることをticし、以下に自分の推論を概説しましたが、この問題に関係する自分自身またはその他の推論に関するコミュニティの意見に感謝します。

に「SS_type」引数を含めない理由ezANOVA()：

1. タイプI、II、およびIIIの平方和の違いは、データが不均衡な場合にのみ生じます。この場合、ANOVA計算をいじるよりも、さらにデータを収集することで不均衡を改善することにより多くの利点が得られると思います。
2. タイプIIとタイプIIIの違いは、高次効果によって修飾される低次効果に適用されます。（ただし、引数の複雑化の可能性については以下を参照してください）
3. （1）と（2）が当てはまらないまれな状況（これ以上のデータ収集が不可能であり、研究者が現在私が想像できない修飾された主効果に有効な科学的関心を持っている場合）ezANOVA()ソースまたは採用car::Anova()自体は、III型テストを達成します。このように、タイプIIIテストを取得するために必要な追加の努力/理解は、自分が何をしているかを本当に知っている人だけがそのルートに行くことを保証できる手段として見ています。

現在、最新のタイプIIIリクエスターは、現存するが「重要ではない」高次効果が低次効果の平方和の計算にバイアスをかけることができる状況を考慮すると、引数（2）が損なわれることを指摘しました。そのような場合、研究者が高次効果に目を向け、それが「重要ではない」ことを見て、研究者に知られていない低次効果の解釈を試みようとすることは想像できます。私の最初の反応は、これは二乗和の問題ではなく、p値と帰無仮説検定の伝統に関する問題です。尤度比などの証拠のより明示的な測定値は、データと一貫性のあるサポートされているモデルのあいまいさを軽減する可能性が高いと思われます。しかし、私はしていません

ただ増幅するために-私は最新の要求者だと思います。

マイクのポイントに関する具体的なコメント：

1. I / II / IIIの違いが相関する予測因子にのみ当てはまることは明らかです（その中で不均衡な設計が最も一般的な例であり、要因分散分析では確かです）-しかし、これは不均衡な状況の分析を却下する議論のようです（したがって、タイプI / II / IIIの議論）。それは不完全かもしれませんが、それは物事が起こる方法です（そして多くの文脈において、さらなるデータ収集のコストは統計的問題を上回りますが、警告があります）。

2. これは完全に公平で、私が出会ったほとんどの「II対III、IIを支持する」議論の肉を表しています。私が遭遇した最高の要約は、Langsrud（2003）「不均衡データの分散分析：タイプIIIの平方和の代わりにタイプIIを使用」、Statistics and Computing 13：163-167（オリジナルが見つからない場合はPDFがあります） ）。彼は（基本的な例として2要素の場合を考えて）相互作用がある場合、相互作用があるので、主効果の考慮は通常無意味（明らかに公平な点）であり、相互作用がない場合、主効果はタイプIIIよりも強力であるため（間違いなく）、常にタイプIIを使用する必要があります。私は他の議論を見てきました（例：Venables、

3. そして、私はこれに同意します。相互作用はあるが、主効果についても質問がある場合、おそらく自分でできる領域にいるでしょう。

明らかに、タイプIIIが必要なのは、SPSSがそれを行うため、または統計的高等機関へのその他の参照があるためです。SPSS（時間、お金、ライセンスの期限切れ条件など）やType III SSに固執する多くの人々の選択に帰着する場合、私はこの見解に完全に反対ではありません。 RおよびType III SSに移行する人々。しかし、この議論は明らかに統計的に不十分なものです。

しかし、タイプIIIを支持するよりかなり重要だと私が感じた議論は、Myers＆Well（2003、 "Research Design and Statistics Analysis"、pp。323、626-629）およびMaxwell＆Delaney（2004、 "実験の設計とデータの分析：モデル比較の視点」、pp。324-328、332-335）。それは次のとおりです。

• 相互作用がある場合、すべてのメソッドは相互作用の二乗和に対して同じ結果を与えます
• タイプIIは、主効果のテストに相互作用がないことを前提としています。タイプIIIはしません
• 相互作用が重要でない場合、あるものはないと考え、（より強力な）タイプIIの主な効果を見ることに正当化されると主張する人もいます（Langsrudなど）
• しかし、相互作用のテストが十分ではなく、相互作用がある場合、相互作用は「重要ではない」ように見えても、タイプIIの主効果テストの仮定に違反する可能性があります。 。
• Myers＆Wellは、Appelbaum / CramerをタイプIIアプローチの主要な支持者として引用し、[p323]に進みます。「... .25レベルですが、このアプローチでさえ結果の理解が不十分です。一般的なルールとして、相互作用の影響を想定しない強い先験的理由、および明らかに重要でない相互作用がない限り、タイプIIの平方和を計算しないでください。平方和。" [p629]全体的に、Lee＆Hornick 1981は、重要性に近づかない相互作用が主効果のテストにバイアスをかけることができることの実証として引用しています。Maxwell＆Delaney [p334]は、母集団相互作用がゼロの場合、タイプIIアプローチを推奨します。そして、それが[このアプローチから導出された手段の解釈可能性のため]でない場合、タイプIIIのアプローチ。インタラクションテストでタイプ2 [アンダーパワー]エラーを作成し、誤って違反する問題があるため、実際の状況（データからインタラクションの存在について推測している場合）でタイプIIIを使用することも推奨します。タイプII SSアプローチの仮定。その後、マイヤーズ＆ウェルに同様のポイントを追加し、この問題に関する長い議論に注意してください！データから相互作用の存在について推論をやり直す）相互作用テストでタイプ2 [能力不足]エラーを作成し、タイプII SSアプローチの仮定に誤って違反する問題のため。その後、マイヤーズ＆ウェルに同様のポイントを追加し、この問題に関する長い議論に注意してください！データから相互作用の存在について推論をやり直す）相互作用テストでタイプ2 [能力不足]エラーを作成し、タイプII SSアプローチの仮定に誤って違反する問題のため。その後、マイヤーズ＆ウェルに同様のポイントを追加し、この問題に関する長い議論に注意してください！

したがって、私の解釈（そして私は専門家ではありません！）は、議論の両側に多くの高等統計機関があるということです。提起される通常の議論は、問題を引き起こす通常の状況に関するものではないこと（その状況は、重要でない相互作用で主効果を解釈する一般的な状況です）; そして、そのような状況でのタイプIIアプローチを懸念する公正な理由がある（そして、それは権力対潜在的な過剰自由主義の問題に帰着する）。

私にとっては、ezANOVAのType IIIオプションとType IIを希望するのに十分です。なぜなら、（私のお金では）RのANOVAシステムへの優れたインターフェースだからです。私の見解では、Rは初心者にとって使いやすいものであり、ezANOVAとかなり素敵な効果プロット機能を備えた「ez」パッケージは、より一般的な研究対象者がRにアクセスできるようにするのに役立ちます。進行中の私の考え（およびezANOVAの厄介なハック）のいくつかはhttp://www.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/anova.htmlにあります。

みんなの考えを聞いてみたいと思います！

警告：純粋に非統計的な答え。同じタイプの分析（ANOVAなど）を行う場合、1つの関数（または少なくとも1つのパッケージ）で作業することを好みます。今まで、私は一貫して使用しAnova()ています。なぜなら、繰り返しメジャーを持つモデルを指定するための構文を好むからaov()です。ezANOVA()効果サイズの追加の利点に適しています。しかし、私が特に気に入らないのは、機能X（Yではない）と機能Y（Xではない）の1つが実装されているという理由だけで、本質的に同じタイプの分析を行うために3つの異なる機能を処理する必要があることです。

ANOVAのために、私は間で選択することができoneway()、lm()、aov()、Anova()、ezANOVA()、、おそらく他の人。Rを教えるとき、さまざまなオプション、それらの相互関係（aov()のラッパーlm()）、およびどの機能が何をするのかを説明するのはすでに苦痛です：

• oneway()単一因子設計の場合のみ、オプションを使用しますvar.equal=FALSE。そのようなオプションはaov()他にもありませんが、これらの機能は多因子設計にも使用できます。
• 反復測定が複雑ビットの構文aov()、より良いですでAnova()
• 便利なSSタイプIのみでaov()、Anova()
• 便利なSSタイプIIおよびIIIのみでAnova()、aov()
• ezANOVA()他ではなく、

すべてを実行する1つの一貫した構文で1つの関数を教えるだけでいいのはいいことです。便利なSSタイプIII ezANOVA()がないと、生徒はある時点でそれらを使用するように求められることを知っているので（「John DoeがSPSSで得たこれらの結果をクロスチェックする」）、私にとってその機能はありません。モデルを指定するためのさらに別の構文を学ぶ必要なく、自分で選択するオプションがある方が良いと思います。「私はあなたにとって何が最善かを知っています」という態度にはメリットがあるかもしれませんが、過保護になる可能性があります。

Rワールドはタイプ3 SSをあまり好きではありません。

通常引用されている参考文献の1つは、Bill Venables（2000）の「Exegeses on Linear Models」です。

私は彼を誤解していないことを望みますが、彼の主な議論は、タイプ3 SSが線形モデルの限界原理に違反しているため、合理的ではないと思います。

これは私にとってタイプII / IIIの問題に関する目を見張るような議論でした。議論を提供するための皆の努力に感謝します。私はタイプIIIよりもタイプIIを一貫して推進するという見方に近づきましたが、議論についてはあまり理解していませんでした-ジョンフォックスの回帰本（車）でタイプIIIテストはめったに助言されなかったというアドバイスに頼りました解釈可能（まあ、彼はそう言ったと思う...）。

とにかくezANOVAは、私が心理学で教えている大学生には不可能なR機能へのアクセスを許可するのに本当に役立ちます。オンラインのRモジュールを提供します。ezANOVAを使用して、ANOVAの混合デザインを実証します（バージョン3より前のバージョンでは、この点でバグがあったようですが...

ここで試してください：

http://www.wessa.net/rwasp_Mixed%20Model%20ANOVA.wasp

モジュールが読み込まれた（〜10秒）後、計算ボタン（ページの下半分）が見つかると、ezANOVAと関連するテーブルとプロットが実行されます。

イアン