將R2轉換爲Cohen's d

Question

我正在尋找將lm函數的輸出轉換爲Cohen's d，到目前爲止我已經能夠提取r2，但是，如何從r中檢索Cohen's d？

m <- lm(outcome ~ predictor, data = df) 
summary(m)$adj.r.squared 

還有什麼想法如何計算r2的上限和下限？

Answer 1

的lsr包似乎計算科恩的d提供了一個功能：

cohensD(outcome ~ predictor, data = df) 

Answer 2

要計算R2可以引導的上限和下限。功能boot::boot非常易於使用，如果您選擇使用此方法。

數據

set.seed(1072) # Make it reproducible 

predictor <- rnorm(100) 
outcome <- predictor + rnorm(100) 
df <- data.frame(predictor, outcome) 

代碼

bootfun <- function(DF, index){ 
    m <- lm(outcome ~ predictor, data = DF[index, ]) 
    summary(m)$adj.r.squared 
} 

b <- boot::boot(df, bootfun, R = 1000) 
quantile(b$t, c(0.025, 0.975)) 
    2.5%  97.5% 
0.4065505 0.6500718