效应量的使用与报告

文章标题：深度解读效应量：为什么它重要，如何解释和运用？1. 导论效应量（effect size）是指实验或观察研究中所观察到的效应的大小。

它是衡量研究结果的重要指标，能够帮助我们更全面地理解研究结果的实际意义。

本文将从效应量的概念和重要性、如何解释效应量以及有效运用效应量等方面展开探讨，帮助读者深入了解并灵活运用效应量。

2. 效应量的概念和重要性效应量是用于衡量两组之间差异大小的指标，它能够告诉我们两组在研究变量上的差异有多大。

在研究结果中，效应量能够帮助我们判断实验结果的重要性，而不仅仅关注显著性检验的结果。

在实际研究中，效应量能够帮助我们克服样本大小对显著性检验结果的影响，从而更全面地评价研究结果的可靠性。

3. 如何解释效应量在解释效应量时，我们通常会使用Cohen's d、r、ω²等统计指标。

其中，Cohen's d用于描述两组之间的均值差异大小，r用于衡量两个变量之间的相关性，ω²则是适用于方差分析的效应量指标。

当我们解释效应量时，需要根据不同的研究设计和分析方法，选择适合的效应量指标进行解释，避免武断地使用单一指标进行评价。

4. 有效运用效应量在实际研究中，我们需要灵活运用效应量来解释研究结果。

除了简单地报告效应量的数值外，还需要结合研究背景、数据特点来更全面地解释效应量的意义。

可以通过绘制图表或提供实际例子来帮助读者更好地理解效应量的意义。

在报告效应量时，也需要关注95%置信区间，以便更准确地估计效应的精度，从而更加可靠地解释研究结果。

5. 个人观点和理解在我的个人看法中，效应量在研究中具有重要的意义。

它能够帮助我们更全面地理解研究结果，避免过分关注显著性检验的结果而忽视了实际效应的大小。

在解释效应量时，需要结合数据的背景和研究设计来灵活选择合适的指标进行解释，从而更准确地传达研究结果的重要性。

我认为，通过深入了解和有效运用效应量，我们能够更好地理解研究结果，并为进一步的研究提供科学依据。

效应量的估计报告和解释效应量是指用来衡量两组之间差异的一个重要统计指标，它反映了干预措施对因变量的影响大小。

在实证研究中，人们经常关注效应量的估计，因为它能帮助我们理解变量之间的关系以及干预措施的实际效果。

本文将对效应量的估计和解释进行详细阐述。

效应量的估计可以使用多种统计指标，比如平均差异（Mean Difference）和标准化平均差异（Standardized Mean Difference）等。

平均差异是指在两个组之间具体表现出来的差异量，通常用于比较两组的平均值。

标准化平均差异则是将平均差异除以标准差，以此消除不同测量单位的影响，使得效应量能够直接进行比较。

在估计效应量时，还需要考虑到样本大小（Sample Size）的影响。

一般来说，样本越大，效应量的估计越准确。

因此，在报告效应量时，需要注明样本大小，并根据样本大小进行解释。

此外，还需要考虑到统计学的显著性（Statistical Significance）和实际意义（Practical Significance）之间的关系。

统计显著性是指统计结果是否达到了显著的程度，而实际意义则是指效应量是否具有实际的重要性。

当效应量达到显著水平时，我们可以认为结果是有实际意义的。

当报告效应量时，可以结合具体的实例进行解释。

例如，假设研究对象是两组学生，一组接受了项教育干预措施，另一组没有接受。

测量的因变量是学生的考试成绩。

通过比较两组学生的平均成绩，我们可以计算出平均差异。

如果平均差异为2分，标准差为1分，那么标准化平均差异为2、这意味着接受教育干预的学生的平均成绩比未接受干预的学生高出2个标准差。

根据统计学的显著性检验，我们可以确定这种差异是显著的。

因此，我们得出结论说该教育干预措施对学生成绩有实际意义的改善效果。

在解释效应量时，还可以采用其他的统计指标来说明结果。

例如，可以使用置信区间（Confidence Interval）来表示效应量的可信度范围。

效应量大小标准效应量是指研究中所测量到的两组之间差异的大小，它可以衡量一种干预措施的效果大小。

在进行实验或研究时，我们需要确定一个标准来判断效应量的大小是否具有实际意义。

以下是一些常用的效应量大小标准：1. Cohen's d：Cohen's d 是一种常用的效应量度量方式，它表示两组均值之间的差异除以标准差。

通常认为，d 值小于 0.2 表示效应很小，0.2 到 0.5 表示效应较小，0.5 到 0.8 表示效应中等偏大，大于0.8 表示效应很大。

2. Pearson's r：Pearson's r 是另一种常用的效应量度量方式，它表示两个变量之间的相关系数。

通常认为，r 值小于 0.1 表示相关性很弱，0.1 到 0.3 表示相关性较弱，0.3 到 0.5 表示相关性中等偏强，大于0.5 表示相关性很强。

3. Odds ratio (OR)：Odds ratio 是衡量两个群体之间某种事件发生率比例的指标。

通常认为 OR 值小于 1 表示事件发生率在第二组比第一组低，等于 1 表示事件发生率相等，大于 1 表示事件发生率在第二组比第一组高。

4. Cohen's U3：Cohen's U3 是衡量两个群体之间的重叠程度的指标。

通常认为，U3 值小于 0.2 表示两个群体之间没有重叠，0.2 到 0.5 表示有些重叠，大于 0.5 表示重叠很多。

总之，在确定效应量大小标准时，需要根据具体情况选择合适的指标，并结合实际研究背景和目的进行判断。

同时，在报告研究结果时，应该清晰地说明所采用的效应量大小标准，并解释其意义。

2020药理实验报告范文Contract Template药理实验报告范文前言语料：温馨提醒，报告一般是指适用于下级向上级机关汇报工作，反映情况，答复上级机关的询问。

按性质的不同，报告可划分为：综合报告和专题报告；按行文的直接目的不同，可将报告划分为：呈报性报告和呈转性报告。

体会指的是接触一件事、一篇文章、或者其他什么东西之后，对你接触的事物产生的一些内心的想法和自己的理解本文内容如下：【下载该文档后使用Word打开】一、实验目的1.研究不同剂量的戊巴比妥对小白鼠作用的效果的不同。

2.研究不同的给药途径的对小白鼠作用效果的不同。

二、实验原理1.药物剂量的大小决定血药浓度的高低，血药浓度又决定药理效应，因此药物剂量决定药理用强弱。

2.给药途径不同，吸收速度有差别，药物反应的潜伏期和程度亦有差别，一般是腹腔大于皮下大于灌胃的药效。

实验一剂量对药物作用的影响三、实验材料Mice18-22g，2只/组鼠称、苦味酸、1mL注射器、生理盐水、戊巴比妥0.2%、0.4%、0.8%戊巴比妥钠溶液四、实验步骤1、每组取性别相同，体重相近的小鼠2只，承重、编号；2、分别i.p0.2%、0.4%、0.8%戊巴比妥钠溶液0.1mL/10g（注意注射器勿搞混）；3、给药后仔细观察小鼠活动情况，并记录在表1；4、实验结束后，对全班实验结果进行统计分析，得出结论并分析实验结果（对本组实验结果及全班实验结果进行分析讨论）。

（注：数据统计时注意剔除可疑数据。

）五、实验结果及分析2、表2剂量对药物作用的影响（全班数据）p<0.001表示0.4%与0.8%作用维持时间有显著差异。

以上实验结果说明，不同剂量的戊巴比妥对小白鼠作用的效果不同。

3、本组实验结果与全班实验结果对比――潜伏期六、思考1、了解药物剂量与作用的关系及其临床意义。

答：剂量－效应关系药理效应与剂量在一定范围内成比例关系。

由于药理效应与血药浓度的关系较为密切，所以在药理学研究中常用浓度－效应（曲线）关系。

有效性效应量
效应量（effect size）：一种度量效应大小的指标．效应量具有与测量单位无关、单调性、不受样本容量的影响等基本性质．效应量可以解决P值无法刻画相关程度大小和差异大小的问题，也可以避免“P值操控”现象。

效应量衡量实验真实效果大小或者变量关联强度的指标, 它不受样本容量大小的影响。

依据效应量的大小, 能够判断具有显著差异的研究结果是否具有实际意义或重要性。

P值代表的是统计学上的意义，而效应量是能反映实际上的意义，有时候即使有显著的统计学意义，但是效应量却可以很小。

效应量并不是唯一的参数，也就是说有很多指标都可以用来表示效应量，并且ES可以理解为真实存在的某种差异，而我们是通过找到合适的效应量评价指标，来说明真实的效应到底有多大。

在医学研究中，绝大多数的研究中的效应量就是真实的差值(均数差)，或者是RR、OR、HR、相关系数、R²……等等。

但是对于一些比较抽象的指标，我们可能无法直观的比较均数差，比如量表的结果。

对于这类指标，不同量表可能差值没法直接比较，因此我们就需要得到一些去掉工具影响的大小，这时就需要一些特定的效应量指标来帮助我们了。

目前, 国内的许多研究仍仅以统计显著性检验来衡量一个研究的重要性。

由于统计显著性检验易受到样本容量大小的影响, 许多统计显著的研究结果其效应量可能很小。

报告适当的效应量将是以后实验研究报告需要考虑的方面。

针对零假设检验存在的不足, 一些国际期刊要求在报告检验结果的同时还要报告效应量(effect size)。

有关“估计效应计量”的意思及方法
效应量（Effect Size）是对某种效应大小的度量，主要用于表示自变量与因变量关系的强度。

在心理学、社会学和行为科学等研究中，效应量是一种非常重要的指标，用于评估实验或研究的可靠性、效果大小和解释能力。

有关“估计效应计量”及方法如下：
1.d值法：这是效应量最常用的计算方法之一，特别是在教育和心理学领域。

d值是通过
实验组和对照组的平均值之差除以两组的标准差来计算的。

公式为：d = (M1 - M2) / SD。

其中，M1和M2分别是实验组和对照组的平均值，SD是两组的标准差。

2.r值：r值也是效应量的一种表示方法，其计算方式与d值类似。

r = (M1 - M2) / √(SD1^2
+ SD2^2)。

其中，SD1和SD2分别是实验组和对照组的标准差。

3.百分比变化：对于某些情境，我们可以用百分比变化来表示效应量。

例如，如果实验组
和对照组的差异是20%，那么效应量就是0.20。

4.使用效应量表格：很多心理学和行为科学的研究领域都有效应量预估表或推荐的效应量
范围。

通过查找这些表格，可以快速了解不同情境下所需的效应量大小。

论文自我检查报告请您填写以下内容，填写完整后将其粘贴在稿件的首页（请不要另附页上传）。

1 与同类研究相比，本研究的创新之处是什么？（尽量言之有据，切忌泛泛而谈）答：2 作者已经投稿或发表的文章中是否采用了与本研究相同的数据或变量？如果是，请把文章寄来审查（注：我们同其他学术杂志一样，不赞成作者用同一数据发表多篇变量相同的文章或将一系列的相关研究拆成多个研究来发表的做法）。

答：3 国、内外期刊是否有学者已发表过同类研究？如果是，请列出（包括作者、文题、刊名、卷和页码），并说明您的研究有何推进之处。

答：4 除作者外，是否请过同事或同学对论文进行类似审稿般的挑剔性阅读？答：5 “问题提出”或前言部分中的文献回顾是否完备？在引用别人观点或工作时是否注明出处？答：6. 是否进行过共同方法偏差检验，以说明本研究的数据不存在严重的共同方法偏差？此外，对于参数检验，结果显著时，必须报告效应量，并指出是何种效应量；当结果不显著时，不必报告效应量（除回答此问题外，正文中亦要体现出来）。

答：共同方法偏差和效应量的相关文献可参见：周浩；龙立荣. (2004). 共同方法偏差的统计检验与控制方法. 心理科学进展, 12, 942-950.胡竹菁.（2010）.平均数差异显著性检验统计检验力和效果大小的估计原理与方法. 心理学探新，30, 68-73.胡竹菁；戴海琦.（2011）. 方差分析的统计检验力和效果大小的常用方法比较.心理学探新，31, 254-259.郑昊敏；温忠麟；吴艳. （2011）.心理学常用效应量的选用与分析. 心理科学进展，19，1868-1878.7 是否对照过网站上的“投稿指南”逐项检查论文的各个部分？（请仔细核对后再做回答）答：8 文后参考文献与正文中引用的文献是否一一对应？（建议使用文献管理软件，例如EndNote、NoteExpress来管理参考文献）答：9 文后参考文献的书写格式是否符合本刊要求（先中文，后英文，中文文献不需要翻译为英文文献）？（《心理科学》参考文献的新要求是APA格式，有关参考文献的具体要求可到“下载中心”下载，亦可查阅《美国心理协会写作手册》第5版）答：10 参考文献是否以近5年的文献为主？如果不是，请说明理由。

在报告中如何解释和分析贝叶斯统计结果导语:贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计方法，其独特之处在于能够在已有数据和先验知识的基础上更新我们的概率推断。

在报告中，准确解释和分析贝叶斯统计结果对于传达研究成果至关重要。

本文将详细探讨如何在报告中解释和分析贝叶斯统计结果。

一、揭示背景和目的在报告中，首先应该明确研究的背景和目的。

背景介绍可以包括相关研究领域的现状和研究的重要性。

目的可以描述研究的目标和使用贝叶斯统计的原因。

二、介绍贝叶斯统计方法在报告中，应该对贝叶斯统计方法进行简要介绍，以保证读者对其基本概念和原理有一定的了解。

可以简要描述贝叶斯定理、先验和后验概率的概念以及贝叶斯统计的计算方法。

三、说明数据收集和处理的过程在报告中，需要清晰地说明研究数据的来源、数据收集的过程以及对数据的处理方法。

这有助于读者理解数据的质量和可信度，并对后续的统计分析结果有更好的认识。

四、详细解释贝叶斯统计结果在报告中，应该详细解释贝叶斯统计结果。

可以从以下六个方面展开论述：1. 数据摘要和描述统计：首先，对数据进行摘要和描述统计，包括计算数据的均值、中位数、标准差等指标。

这有助于读者对数据的整体分布有一个初步的了解。

2. 先验分布：解释数据的先验分布，即在进行实际观测之前对待研究对象存在的关于其概率分布的不确定性进行建模。

可以使用图表或文字描述先验分布的形状、参数及其影响。

3. 后验分布：解释数据的后验分布，即在考虑了已有数据的情况下，对待研究对象的概率分布进行更新。

可以描述后验分布的形状、参数及与先验分布的差异。

4. 解读贝叶斯因果效应：如果研究的目标是探究变量之间的因果关系，可以使用贝叶斯因果效应分析。

解释因果效应的计算过程和结果，以及因果效应的置信区间和置信水平。

5. 模型比较和选择：如果使用了多个模型进行贝叶斯分析，需要进行模型比较和选择。

解释模型比较的指标和判据，以及选取最优模型的原因和依据。

6. 检验和解释结果的可信度：对贝叶斯统计结果进行检验和解释其可信度的方法。

药理实验报告范文一、实验目的1. 研究不同剂量的戊巴比妥对小白鼠作用的效果的不同。

2. 研究不同的给药途径的对小白鼠作用效果的不同。

二、实验原理1. 药物剂量的大小决定血药浓度的高低，血药浓度又决定药理效应，因此药物剂量决定药理用强弱。

2. 给药途径不同，吸收速度有差别，药物反应的潜伏期和程度亦有差别，一般是腹腔大于皮下大于灌胃的药效。

实验一剂量对药物作用的影响三、实验材料Mice 18-22g，2只/组鼠称、苦味酸、1mL注射器、生理盐水、戊巴比妥 0.2%、0.4%、0.8%戊巴比妥钠溶液四、实验步骤1、每组取性别相同，体重相近的小鼠2只，承重、编号；2、分别i.p0.2%、0.4%、0.8%戊巴比妥钠溶液0.1mL/10g（注意注射器勿搞混）；3、给药后仔细观察小鼠活动情况，并记录在表1；4、实验结束后，对全班实验结果进行统计分析，得出结论并分析实验结果（对本组实验结果及全班实验结果进行分析讨论）。

（注：数据统计时注意剔除可疑数据。

）五、实验结果及分析2、表2 剂量对药物作用的影响（全班数据） p&lt;0.001 表示0.4%与0.8%作用维持时间有显著差异。

以上实验结果说明，不同剂量的戊巴比妥对小白鼠作用的效果不同。

3、本组实验结果与全班实验结果对比——潜伏期六、思考1、了解药物剂量与作用的关系及其临床意义。

答：剂量－效应关系 &nbsp;药理效应与剂量在一定范围内成比例关系。

由于药理效应与血药浓度的关系较为密切，所以在药理学研究中常用浓度－效应（曲线）关系。

在剂量－效应关系（用对数表示时为一条s型对称曲线）中，纵坐标：表示效应的强弱；横坐标：表示药物浓度（用对数表示时为一条s型）对称曲线。

量效曲线说明量效关系存在以下四个规律：1、药物必须达到一定的剂量才能产生效应。

2、在一定范围内剂量增加，效应增加。

3、效应的增加不是无限的。

4、量效曲线的对称点在50%处，对剂量的变化反应最为灵敏。

报告中的荟萃分析与元分析技巧一、背景介绍在医学研究中，荟萃分析与元分析是非常重要的方法，它们可以帮助我们汇总和综合多个研究的结果，提供更加准确和可靠的结论。

本文将从六个方面分析荟萃分析与元分析的技巧，以帮助研究者更好地理解和应用这些方法。

二、荟萃分析技巧1.选择适当的研究：在进行荟萃分析时，首先需要选择合适的研究，包括文献搜索、筛选和策略建立等。

关键是要确保研究样本的相似性和可比性，以减小偏差的可能性。

2.数据提取和整合：荟萃分析需要收集和整理研究中相关的数据，然后将其整合为统一的格式进行分析。

这需要研究者仔细阅读和理解原始研究的报告，以确保准确提取数据。

3.评估研究质量：在进行荟萃分析时，需要评估每个研究的质量，以确定其对最终结果的影响。

这包括评估研究设计、样本大小、错误排除和结果报告等因素。

三、元分析技巧1.研究效应量的计算：在进行元分析时，研究效应量是非常重要的指标。

根据不同的研究设计和数据类型，可以计算不同的效应量，如标准化均值差异、风险比等。

2.森林图的绘制：元分析最常用的可视化方式是绘制森林图。

森林图可以直观地展示各个研究的效应量和置信区间，以及最终的汇总效应量。

研究者需要注意选择适当的尺度和符号，以确保图表的清晰和可读性。

3.异质性的检验和解释：在进行元分析时，研究之间的异质性是常见的现象。

通过统计方法，可以检验研究之间的异质性，并尝试寻找潜在的解释因素。

这有助于研究者更好地理解和解释研究结果。

四、荟萃分析与元分析的应用领域1.治疗效果评估：荟萃分析与元分析常用于评估不同治疗方法的效果，如药物、手术或其他治疗措施。

通过汇总多个研究的结果，可以得出更加准确的结论，为临床决策提供依据。

2.危险因素的研究：荟萃分析与元分析还可以用于评估危险因素与某种疾病之间的关系。

通过综合多个研究的结果，可以判断某个因素是否与疾病的发生有关，并确定其相对风险的大小。

3.方法学研究：荟萃分析与元分析本身也是一种研究方法，可以用于评估不同研究设计的效果。

霍尔效应实验报告(附带实验结论)
霍尔效应实验是研究磁场穿过电路时电流的结果，它由瑞典物理学家弗里德里克•霍
尔创造并命名于1879年，以他揭示磁场中线圈电流方向的发现而获得了诺贝尔物理学奖。

它可以证明磁性作用和电流之间的关系，用于显示物体的磁性特性而被广泛应用到有无线
电电子设备研究中。

本次实验是以霍尔效应量测磁场强度（脉冲电压）的发生情况，以及
它们相互之间的关系，从而测量磁场的方向。

本次实验的目的是测试霍尔效应并且量测磁场强度和方向。

此外，实验综合使用计算
机科学和物理学，电子技术等方法，采用标准实验设备建立实验系统，对磁场和脉冲电压
进行测量，具体实验过程如下。

1.设置实验材料：仪器、电源、低阻抗负载和校正磁场线圈;
2.设定测量参数：动圈圈特征电阻、容性和无源性串联电阻；
3.将被测物体放置在磁场线圈中;
4.将阻抗电源的输出电压调整至0.5V；
6.检查阻抗电源的输出参数以确保它不超出安全容量；
7.用电路模拟器测量脉冲电压，记录和分析测量结果；
8.根据实验结果制定结论。

实验结果表明，该实验可以有效的测量磁场的强度（脉冲电压）和方向，而且它可以
有效地检测磁场的变化。

根据实验结果，得出实验结论:当磁场穿过电路时，会出现脉冲
电压，这也证明了磁性作用和电流之间的关系。

总之，本次实验圆满成功。

我们测出脉冲电压，研究了磁场强度和方向与脉冲电压之
间的关系，从而明确了霍尔效应的物理原理。

实验结果可以为智能电子元件、磁性感应装
置和电机设计等方面的应用提供有效的参考依据。

量表的效应量
一、效应量概述
效应量是评估研究效应大小的一个指标，它能够提供关于研究结果的质量和可信度的信息。

在心理学术语中，效应量是一个用于
衡量实验组与对照组之间差异的统计指标，通常用平均数差、比率差、比值差等来表示。

在教育测量中，效应量通常用于评估教学干
预的效果、评估学生学习进步等。

二、效应量的作用
效应量在教育测量中具有重要的作用，它可以帮助我们：
1. 确定干预措施的效果：通过比较实验组和控制组的效应量，可以评估干预措施的效果，从而为教育决策提供依据。

2. 量化差异：效应量可以量化实验组与对照组之间的差异，帮助我们更好地
理解教学干预或学生进步的效果。

3. 评估研究质量：效应量可以
作为评估研究质量的一个指标，帮助我们识别出哪些研究结果更可靠、更有说服力。

三、如何计算效应量
效应量的计算方法因研究类型和测量工具而异。

在教育测量中，常用的效应量计算方法包括平均数差、比率差和比值差等。

例如，
如果我们使用问卷调查来评估学生的学习成绩，那么可以通过比较实验组和控制组的平均分数来计算平均数差效应量。

此外，我们还可以使用相关系数、方差比等统计指标来计算其他类型的效应量。

四、应用与建议
在实际应用中，效应量可以用于评估教学干预的效果、评估学生的学习进步、比较不同干预措施的效果等。

同时，我们也应该注意效应量的局限性，如受到测量误差和样本选择的影响。

因此，在应用效应量时，我们应该综合考虑其他研究方法和技术，以确保研究的可靠性和有效性。

以上就是关于量表的效应量的介绍，希望对您有所帮助。

统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效（检验功效，效力，Power）统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。

用1-β表示。

或说：当总体实际上存在差异，应该拒绝虚无假设时，正确地拒绝虚无假设的概率，或不犯β错误的概率。

它表示某个检验探查出实际存在的差异，正确拒绝虚无假设的能力。

在实验设计中，统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。

统计功效的大小取决于四个条件：1.两总体差异。

当两总体实有差异越大，或处理效应越大，则假设检验的统计功效越大；2.显著性标准α。

显著性标准α越大，则β错误越小，从而统计功效1-β越大；反之，α变小，1-β变小3.检验的方向：当两总体差异一定，对于同样的显著性标准α，单侧检验比双侧检验的统计功效要大。

4.样本容量。

样本容量越大，样本平均数分布的标准误越小，分布曲线越瘦削，统计功效越大。

二、效应量 (效应大小，Effect Size,ES )效应量，反映处理效应大小的度量。

其实，两样本平均数的差异就是一个效应量。

效应量表示两个总体分布的重叠程度。

ES越大，表示两总体重叠的程度越小，效应越明显。

由计算出的ES大小，可由专门的表格中查出两样本分布的重叠的百分比。

故效应量经常用两总体重叠的程度为指标，重叠的部分百分比越大，效应量越小。

或以两个样本不重叠的程度为指标，不重叠的部分百分比越大，效应量越大。

三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义效应量检验，也就是要检验自变量作用的大小。

它不同于差异显著性的检验。

统计显著性与实际显著性的区别：差异的统计显著性、相关的统计显著性只是告诉你在特定的条件下，这差异、这相关系数是存在的、并不是完全由抽样误差造成的，但并不意味着这差异有实际意义。

大样本比较容易获得统计显著性的结果，但这并不意味着差异是有意义的。

2.有些效应量，主要是有相关意义的效应量，如相关系数，点二列相关系数的平方r pb2，η2，可以反映自变量解释因变量变异的百分比。