将R2转换为Cohen's d

Question

我正在寻找将lm函数的输出转换为Cohen's d，到目前为止我已经能够提取r2，但是，如何从r中检索Cohen's d？

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

还有什么想法如何计算r2的上限和下限？

Answer 1

的lsr包似乎计算科恩的d提供了一个功能：

cohensD(outcome ~ predictor, data = df) 

Answer 2

要计算R2可以引导的上限和下限。功能boot::boot非常易于使用，如果您选择使用此方法。

数据

set.seed(1072) # Make it reproducible 

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

代码

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