在线程 置信区间中$\eta^2$有人建议，如果只有有限的统计数据可用（在我的例子中，F, df1, df2, mean），人们可以计算出 95% CI$\eta^2$经过：

• 改造$\eta^2$, 相当于$R^2$, 进入r
• 将r转换为 Z 分数 ( artanh )
• 计算 Z 分数的 CI（如 +/- 1.96*SE）

• 反向转换所有值（tanh）并将它们平方以得到$R^2$/$\eta^2$

  1. 这种通用方法是否合理？
  2. Z 分数的 SE 为$\frac{1}{\sqrt{N-3}}$. 这里的N对应什么？例如，我的$\eta^2$来自重复测量方差分析（一个因素，4 个水平）。我应该使用样本总数、N还是df2还是..？并且可能：为什么？