R 中的 Eta/Eta 平方例程

Question

除了在应用 GLM 系列的某些技术之前使用的线性度图形估计（凝视散点图方法）之外，还有多种方法可以通过算术进行此估计（即无需图形）。

现在，我将重点关注 Fisher 的 eta 平方 - 相关比：从算术上讲，它等于 Pearson 的平方 r（决定系数：r²）如果两个变量之间的关系是线性的。因此，您可以比较 eta 和 r 的值并对关系类型（线性或非线性）进行评估。它提供有关由自变量解释（线性或非线性）的因变量方差百分比的信息。因此，您可以在不满足线性假设时应用它。

简单地说：R 中有 eta/eta-squared 的例程吗？

Answer 1

我仍然很震惊，我必须承认...在R中没有简单直接的方法来计算 η 或 η²...所以我根据到维基百科页面。这里是：

eta <- function(x, squared = FALSE, ...) {
    stopifnot(is.list(x))
    ## unlist
    y <- unlist(x)
    ## group mean
    mg <- rapply(x, mean, ...)
    ## group size
    ng <- rapply(x, length, ...)
    ## total mean
    mtot <- mean(y, ...)
    ## SSb
    ssb <- sum(ng * (mg - mtot) ^ 2)
    ## SSt
    sst <- sum((y - mtot) ^ 2)
    # get eta-squared
    if (squared) {
      res <- ssb/sst
    # get eta
    } else {
      res <- sqrt(ssb/sst)
    }
    return(res)
}

所以这产生了另一个问题，我很快就会发布......你用什么来检查线性度？但是，我无法计算 p 值，所以如果有人知道该怎么做...请告诉我！

Answer 2

阅读此问题并尝试答案中的功能后，我发现这是
库“sjstats”。
包含一个 Eta 平方函数。
也许这对未来的寻求者有帮助。