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Bayesian estimation of explained variance in ANOVA designs

机译：贝叶斯估计方差分析设计中的解释方差

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We propose to use the squared multiple correlation coefficient as an effect size measure for experimental analysis-of-variance designs and to use Bayesian methods to estimate its posterior distribution. We provide the expressions for the squared multiple, semipartial, and partial correlation coefficients corresponding to four commonly used analysis-of-variance designs and illustrate our contribution with two worked examples.
机译：我们建议使用平方多重相关系数作为方差分析实验设计的效果量度，并使用贝叶斯方法估计其后验分布。我们提供了与四个常用的方差分析设计相对应的平方，半偏和偏相关系数平方的表达式，并通过两个工作示例来说明我们的贡献。

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