堀＠香川大学経済学部です。
南風原さん[fpr 618] コメントありがとうございます。
>堀さんが引用されている Kirk (1995) は，ｆを
> (6) ｆ^＝sqrt [(Ｆ−１)＊df1／Ｎ]
>で推定しています。これは(1)の分子と分母それぞれの２乗を不偏推定
し，
>その平方根をとって比をとる，といった，ヒューリスティックとでも呼
>ぶべき方法で導いた式ですが，これは(4)の（df2−2）／df2 を近似的
に
>１とみなしたものに相当します。これもやはりバイアスをもっています
。
>
>ということになり，ｆ自体の厳密な不偏推定量はこの中にはないわけで
>すが，(4)式に基づく(5)が理論的には最も良いと言えるでしょう。
はっきり根拠を示して説明していただき、すっきりしました。
Kirk(1995) は p181で a sample estimate of f というおとなしい言い
方をしています。そのあたりを反映しているのかな。、Winer eta
al(1991) はp127 に unbiased estimate for this design, unbaiased
estimate of σe^ などと書いていたので、f もunbiased estimate と思
いこんでいました。
>なお，(3)から分かるように，ｆは非心度λをＮで割った形の指標です
の
>で，(6)や SPSS 流の推定式のもつバイアスもＮの増加に伴って小さく
な
>っていくはずです。
Howell(1992)では実験効果の大きさmagnitude of the experimental
effectについて、η2(eta squared)、ω2(omega squared)をあげていま
す。η2は記述、ω2は推測するものとして使う。partialed η2 とｆ、
ω2とｆの変換式をCohen は導いています。fとω2の利用は基本的に同じ
と考えていいものですね。η2は不偏推定とは無縁と考えた方がいいので
しょうか。
Howell,D.C.(1992)Statistical methods for psychology. 3rd ed.
Duxbury.
Howellのホームページを見ると、4版がでたようですが、amazon.comでは
みつからなかった。
インターネットでpower について見る。
http://www.uvm.edu/~dhowell/StatPages/More_Stuff/PowerStuff.html
powerが重要であることを、示すサンプルプログラムつき。
Gary Cziko, power, size effect について説明あり。
lecture note
http://www.ed.uiuc.edu/courses/edpsy390a/notes/19_power_toc.html
問題と解答
Questions on Statistical Power,Analysis of Variance, Chi-Square
http://www.ed.uiuc.edu/courses/edpsy390a/handouts/09_q4.html
田口メソッドは
http://mijuno.larc.nasa.gov/dfc/tm.html
がいいようですね。
そういえば、青木繁伸さん（群馬大学）のホームページはますます充実
してますね。
統計学自習ノート
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/index.html
はテキストとして使えます。
予備知識(確率，分布関数)
記述統計(要約統計量，グラフィック表現法)
検定・推定(度数、比率、平均値、代表値、相関係数、分散）
多変量解析（工事中）
香川大学経済学部
堀 啓造
e-mail hori (at) ec.kagawa-u.ac.jp
home page http://fourier.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/
ここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。