Question

除了在应用GLM家族的某种技术之前使用的线性度（凝视散点图方法）的图形估计，有几种方法可以算术地进行这种估计（即没有图形）。

现在，我将专注于费舍尔的 eta-squared - 相关比率：算术上，它等于平方Pearson的 r （确定系数： r ² ）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。它提供了由自变量（线性或非线性）解释的因变量的方差百分比信息。因此，您可以在不满足线性假设时应用它。

简单地说：R中是否存在eta / eta平方的例程？

Answer 1

我仍然很震惊，我必须承认......在R中计算η或η²并没有简单明了的方法...所以我写了一个函数到Wikipedia page。这是：

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)
}

所以这会产生另一个问题，我即将发布...你用什么来检查线性？但是，我无法计算p值，所以如果有人知道怎么做...请告诉我！

Answer 2

在阅读完这个问题后，在答案中尝试了这个功能，我才发现了这个 library "sjstats"。有一个Eta-Squared功能包括在内。也许它对未来的寻求者有帮助。

R中的Eta / Eta平方例程

2 个答案: