const data = { y: [2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.1, 11.8], g: ["a", "a", "b", "b", "c", "c"] };
etaSquared(anova(lm("y ~ g", data))).colNames; // ["Eta2", "CI", "CI_low", "CI_high"]
const long = {
y: [5, 7, 8, 4, 6, 9, 6, 8, 8, 5, 5, 7],
W: ["a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", "c"],
id: ["s1", "s1", "s1", "s2", "s2", "s2", "s3", "s3", "s3", "s4", "s4", "s4"],
};
etaSquared(aov("y ~ W + Error(id/W)", long)).groups; // ["id:W"]
分散分析表の各項のイータ二乗です (既定は部分イータ二乗。一般化イータ二乗にもできます)。信頼区間は非心 F 分布から求めます。R の
effectsize::eta_squared()と同等です。入力はanova()またはAnova()の表です。式で与えたlm()の当てはめは、そのanova()の表に置き換えられます。反復測定:
Error()項を含むaov()の当てはめ (またはその aovSummary) の場合、各項はその誤差層の残差に対して求められ、合計は全層を合わせたものになります。結果のgroupsには各行の層が入ります。aovEz の結果の場合は、car の一変量検定から同じ量を求めます (行は afex の表のとおりです)。