R中的组合标准误差函数

Question

基本上，我有几个实验（SITE s）跨越几年，每年都有自己的平均值和标准误差（基于每个重复几次），我想计算宏观均值每个SITE的标准错误。宏观均值看起来相当简单（平均意味着什么？）但对于我来说，宏观标准误差不那么直观。如何创建一个函数来计算与dplyr一起使用的盛大SE？我的数据的简化版本如下：

> print(tbl_df(df), n=40)
Source: local data frame [76 x 8]

            SITE YEAR Myc  CO2     N      ANPP   ANPP.se nyears
1    Placerville 1991 ECM elev  Nlow    0.8100   0.14000      3
2    Placerville 1991 ECM  amb  Nlow    0.5400   0.07000      3
3    Placerville 1992 ECM elev  Nlow   53.1200  11.83000      3
4    Placerville 1992 ECM  amb  Nlow   26.9000   3.28000      3
5    Placerville 1993 ECM elev  Nlow 1068.3000 183.80000      3
6    Placerville 1993 ECM  amb  Nlow  619.0000 118.90000      3
7    Placerville 1991 ECM elev Nhigh    1.5700   0.26000      3
8    Placerville 1991 ECM  amb Nhigh    1.2800   0.17000      3
9    Placerville 1992 ECM elev Nhigh   75.4300  10.29000      3
10   Placerville 1992 ECM  amb Nhigh   56.2700   7.34000      3
11   Placerville 1993 ECM elev Nhigh 2118.9000 696.10000      3
12   Placerville 1993 ECM  amb Nhigh 1235.8000 260.40000      3
13   Jasper_FACE 1999  AM  amb  Nlow  386.3371  34.92557      5
14   Jasper_FACE 2000  AM  amb  Nlow  551.2848 124.64485      5
15   Jasper_FACE 2001  AM  amb  Nlow  552.1139  56.65156      5
16   Jasper_FACE 2002  AM  amb  Nlow  410.7524  27.64737      5
17   Jasper_FACE 2003  AM  amb  Nlow  503.6037  57.68552      5
18   Jasper_FACE 1999  AM  amb Nhigh  680.8551  67.99471      5
19   Jasper_FACE 2000  AM  amb Nhigh  480.5723  33.52034      5
20   Jasper_FACE 2001  AM  amb Nhigh  744.5131 125.32998      5
21   Jasper_FACE 2002  AM  amb Nhigh  603.6049  62.19760      5
22   Jasper_FACE 2003  AM  amb Nhigh  711.5993 142.04351      5
23   Jasper_FACE 1999  AM elev  Nlow  488.5912  61.47564      5
24   Jasper_FACE 2000  AM elev  Nlow  406.2773  32.90862      5
25   Jasper_FACE 2001  AM elev  Nlow  543.3647  55.28956      5
26   Jasper_FACE 2002  AM elev  Nlow  480.7108  65.24701      5
27   Jasper_FACE 2003  AM elev  Nlow  473.6844  52.01606      5
28   Jasper_FACE 1999  AM elev Nhigh  638.0252  58.34743      5
29   Jasper_FACE 2000  AM elev Nhigh  505.2054 171.62024      5
30   Jasper_FACE 2001  AM elev Nhigh  655.1032 130.01279      5
31   Jasper_FACE 2002  AM elev Nhigh  677.7134  98.84845      5
32   Jasper_FACE 2003  AM elev Nhigh  926.3433 143.26525      5
33 Merrit_Island 1997 ECM  amb  Nlow  137.0940  22.20700      4
34 Merrit_Island 1998 ECM  amb  Nlow  296.4870  53.32100      4
35 Merrit_Island 1999 ECM  amb  Nlow  350.9470  57.85000      4
36 Merrit_Island 2000 ECM  amb  Nlow  494.6030  66.70200      4
37 Merrit_Island 1997 ECM elev  Nlow  203.7970  26.63300      4
38 Merrit_Island 1998 ECM elev  Nlow  467.8080  62.33200      4
39 Merrit_Island 1999 ECM elev  Nlow  586.8180  91.26500      4
40 Merrit_Island 2000 ECM elev  Nlow  866.3460 126.77000      4

我需要在R中实现一个函数，在dplyr中指定一个函数来计算每个组的宏均值和宏观值，如下所示：

tempSE <- df %>% group_by(SITE,CO2,N,nyears) %>% 
  summarise(ANPP=mean(ANPP),
  SD=grand.sd(ANPP.se))

编辑：如果您的答案涉及包含样本大小的公式：在数据集上，列nyears是年数，即每SITE和{{1}的测量数治疗我需要平均。另一方面，在每年内，每个CO2平均值和ANPP基于多个重复或绘图，这是SE中包含的样本大小，但未在任何列中指定。我需要这两种样本中的哪一种？

由于

Answer 1

如果我们对样本量没有任何了解，则无法计算宏均值或宏标准误差。这是一个小例子：硬币翻转，将“头”计为1，将“尾”计为0.我们的第一个样本的平均值为0.45，第二个样本的平均值为0.65。如果两个样本具有相同的大小，则平均值为0.55。但如果样本量分别为900和100，我们有405 + 65“头”，所以平均值为0.47。 如果样本大小已知，则可以按如下方式计算大均值：

1. 将每个单独的平均值乘以相应的样本大小。
2. 总结这些数字，
3. 将该总和除以各个样本量的总和。

要计算标准错误，请按以下步骤操作：

1. 将每个标准误差的平方乘以相应的样本大小。
2. 对于这些数字中的每一个，添加相应均值的平方。
3. 将每个数字乘以相应的样本大小。 （这些是采样值的平方和。）
4. 总结这些数字。 （现在我们得到了所有正方形的总和。）
5. 将该总和除以各个样本量的总和。 （这给出了正方形的平均值。）
6. 减去平均值的平方。 （ - ＆gt; Variance）
7. 取该数字的平方根。 （ - ＆gt;标准差）
8. 将该数字除以各个样本数量之和的平方根。

为此编写R函数应该很简单。但我们需要样本量，至少要达到一个共同因素。