使用R语言计算Eta平方

R语言计算Eta平方指南

最新推荐文章于 2025-12-05 18:19:08 发布

PixelDyno

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中计算Eta平方，包括在单因素方差分析和线性回归分析中的方法，以及利用协方差矩阵的方式。这些统计度量用于衡量变量之间的差异效应大小，适用于不同类型的分析需求。

使用R语言计算Eta平方

Eta平方是一种衡量变量之间差异的效应大小的统计度量。在R语言中，可以使用不同的方法来计算Eta平方，具体取决于所使用的统计模型或分析方法。下面将介绍几种常见的计算Eta平方的方法。

单因素方差分析（ANOVA）
在单因素方差分析中，可以使用aov函数进行计算。假设我们有一个因变量y和一个自变量x，可以按照以下步骤计算Eta平方：

# 创建一个样本数据框
data <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 4), x = factor(c("A", "A", "B", "B")))

# 运行单因素方差分析
model <- aov(y ~ x, data = data)

# 提取方差分析表
anova_table <- anova(model)

# 计算Eta平方
eta_squared <- sum(anova_table$Sum[1:length(anova_table$Sum)-1]^2) / sum(anova_table$Sum^2)
```

在上述代码中，`data`是包含因变量`y`和自变量`x`的数据框。`aov`函数用于拟合单因素方差分析模型。`anova`函数用于提取方差分析表，其中`anova_table$Sum`包含各项的平方和。Eta平方通过将所有项的平方和除以总平方和来计算。

线性回归分析
在线性回归分析中，可以使用lm函数进行计算。假设我们有一个因变量

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