返信が遅くなってすみません！色々バタバタしておりまして。ちょっと間違っていたらすみません、多分次の通りです。 水本先生の論文を確認したのですが「SPSSでは，検定統計量がZに変換されたものが出力されるので，それを用い，r = Z /Nで計算すればよい」とあります。事後検定ということでZを出されているなら、これでrを計算できるかと思います。一方、jo Dさんは、G*powerを使うということなので検出力を計算したいということであっていますかね？G*powerには、確かに「Effect size d」とありますので、先のrとは別物になるかと思います。この場合、G*powerがEffect size dを計算してくれますので、それで進めたら良いかと思います。右端のDetermine=>を推して、二つの分散が同じであれば（二標本ですよね？）、それぞれの平均値とSDを入力してCalculateを押す。するとEffect size d を出してくれますので、さらにCalculate and transfer to main window を押すと、自動でメインウィンドウに数値が移行されます。残りのパラメータを入れて、一番したのCalculateを押せば分析が完了するかと思います。
ご無沙汰しております。計画書を書いており、復習のために見ました。よくまとまっていて、分かりやすいです。ありがとうございました。
ご無沙汰しております。自分もよく忘れてしまうので、備忘録替わりです。お役に立てて幸いです。
事後検定について質問です。
gパワーを使って事後検定のマンホイットニーで効果量を入力しようとすると、dで求められると思います。
水本先生の論文の表1をみるとマンホイットニーでは効果量をrで示していました。これはどう考えたら良いのでしょうか？
教えていただけるととても嬉しく思います！
コメントありがとうございます。ちょっと手が空いた時に確認してみますのでお待ちください！
返信が遅くなってすみません！色々バタバタしておりまして。ちょっと間違っていたらすみません、多分次の通りです。
水本先生の論文を確認したのですが「SPSSでは，検定統計量がZに変換されたものが出力されるので，それを用い，r = Z /Nで計算すればよい」とあります。事後検定ということでZを出されているなら、これでrを計算できるかと思います。一方、jo Dさんは、G*powerを使うということなので検出力を計算したいということであっていますかね？G*powerには、確かに「Effect size d」とありますので、先のrとは別物になるかと思います。この場合、G*powerがEffect size dを計算してくれますので、それで進めたら良いかと思います。右端のDetermine=>を推して、二つの分散が同じであれば（二標本ですよね？）、それぞれの平均値とSDを入力してCalculateを押す。するとEffect size d を出してくれますので、さらにCalculate and transfer to main window を押すと、自動でメインウィンドウに数値が移行されます。残りのパラメータを入れて、一番したのCalculateを押せば分析が完了するかと思います。
サンプルサイズ の見積もりの方法
ノンパラメトリック 検定（ウィルコクソン）で、事前分析を行う際の効果量なのですが、わからない場合は、r＝0.3にて設定して良いのでしょうか？（d＝0.5ではなく）
ご質問ありがとうございます。異論はあるかもしれませんが0.3で良いと私は思います。事前分析なので本当のところは誰にもわかりませんから。理想的にはこれから実施しようとしているものと似ていて、かつ効果量が書かれている論文を見つけて参考にするのがいいですが、都合よく見つかる場合は少ないかと思います。