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除了在应用 GLM 系列的一些技术之前使用的线性图形估计（凝视散点图方法）之外，还有几种方法可以通过算术方式进行这种估计（即不使用图形）。

现在，我将专注于 Fisher 的eta-squared - 相关比：在算术上，如果两个变量之间的关系是线性的，则它等于 Pearson 的r平方（确定系数：r 2 ）。因此，您可以比较eta和r的值并评估关系类型（线性或非线性）。它提供了有关由自变量解释（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 中是否有 eta/eta-squared 的例程？

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我仍然很震惊，我必须承认...没有简单直接的方法来计算 η 或 η 2 in R... 所以我根据Wikipedia page编写了一个函数。开始：

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！

于 2010-06-09T22:40:52.830 回答
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在阅读了这个问题并尝试了答案中的函数后，我发现了这个 库 "sjstats"。包括一个 Eta 平方函数。也许它对未来的寻求者有所帮助。

于 2018-03-28T10:12:01.670 回答