计算数据框中所有组对的 cohen d

Question

使用 r 包“effsize”，我试图计算数据中所有组对之间的 cohens d，将所有成对的 d 估计值输出为矩阵。我提供了一些测试数据来说明这一点。我想要一个所有组 1、2 和 3 对的 d 估计矩阵。

我正在努力寻找从哪里开始。我知道可以使用循环来完成，但由于我的真实数据包含 1000 个组，每个组有 6000 个数据点，我认为这会很慢。

library("effsize")

test <- data.frame(
   score=c(2,3,42,1,2,3,4,5,5,6,8,2),
   group=c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
)

这与使用 pairwise.wilcox.test() 为 wilcox 秩和提供的功能类似。

Answer 1

您所要做的就是注意函数combn 一次输出n 元素的组合k，并且还可以将函数应用于每个结果组合。在这种情况下，问题要求一次组合 2 个组，并且函数 fun 应用于每个组。

fun <- function(x) {
  cohen.d(x[[1]]$score, x[[2]]$score)
}

sp <- split(test, test$group)
cmb <- combn(sp, 2, fun)

cmb[, 1]
#[[1]]
#[1] "Cohen's d"
#
#[[2]]
#[1] "d"
#
#[[3]]
#[1] 0.5992954
#
#[[4]]
#    lower     upper 
#-1.169345  2.367936 
#
#[[5]]
#[1] 0.95
#
#[[6]]
#[1] medium
#Levels: negligible < small < medium < large

上面的代码可以写成一个函数来完成所有的工作并返回一个矩阵。

cohen.d.pairwise.test <- function(DF, scoreCol, groupCol){
  fun <- function(x) {
    eff <- cohen.d(x[[1]][[scoreCol]], x[[2]][[scoreCol]])
    c(eff[["estimate"]],
      eff[["conf.int"]][1],
      eff[["conf.int"]][2],
      eff[["conf.level"]])
  }
  sp <- split(DF, DF[[groupCol]])
  cmb <- combn(sp, 2, fun)
  rownames(cmb) <- c("estimate", "lower", "upper", "conf.level")
  t(cmb)
}

cohen.d.pairwise.test(test, scoreCol = "score", groupCol = "group")
#       estimate     lower     upper conf.level
#[1,]  0.5992954 -1.169345 2.3679357       0.95
#[2,]  0.4732232 -1.281054 2.2275008       0.95
#[3,] -0.8795932 -2.691556 0.9323698       0.95