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GLM ファミリーの技術を適用する前に使用される直線性のグラフィカルな推定 (gaze-at-scatterplot 法) とは別に、この推定を算術的に (つまり、グラフを使用せずに) 行う方法がいくつかあります。

ここでは、Fisher のイータ 2 乗- 相関比に焦点を当てます。算術的には、 2 つの変数間の関係が線形である場合、ピアソンのr (決定係数: r 2 ) の 2乗に等しくなります。したがって、 etaとrの値を比較して、関係のタイプ (線形かどうか) を評価できます。これは、独立変数によって (線形または非) 説明された従属変数の分散のパーセントに関する情報を提供します。したがって、線形性の仮定が満たされない場合に適用できます。

簡単に言えば、R に eta/eta-squared のルーチンはありますか?

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私はまだかなり唖然としています、認めなければなりません... で η または η 2を計算するための簡単で直接的な方法はありません...だから私はウィキペディアのページRに従って関数を書きました。ここに行きます：

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)
}

これにより、もう 1 つの質問が生じます。これについては、近日中に投稿します...線形性を確認するために何を使用しますか? しかし、私はp値を計算することができないので、誰かがそれを行う方法を知っているなら...教えてください!

于 2010-06-09T22:40:52.830 に答える