要在R中执行ANOVA和lmer分析，并计算Eta平方（η²）值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装并加载所需的包：

install.packages("lme4")
install.packages("car")
library(lme4)
library(car)

2. 获取数据集，并创建一个线性混合模型（LMER）：

data <- read.csv("your_data.csv")  # 替换为您的数据集文件名
model <- lmer(dependent_variable ~ fixed_variable + (1|random_variable), data=data)

3. 执行方差分析（ANOVA）：

anova_result <- Anova(model)

4. 计算Eta平方值：

eta_squared <- etaSquared(anova_result)

完整的代码示例如下：

# 安装并加载所需的包
install.packages("lme4")
install.packages("car")
library(lme4)
library(car)

# 获取数据集
data <- read.csv("your_data.csv")  # 替换为您的数据集文件名

# 创建一个线性混合模型（LMER）
model <- lmer(dependent_variable ~ fixed_variable + (1|random_variable), data=data)

# 执行方差分析（ANOVA）
anova_result <- Anova(model)

# 计算Eta平方值
eta_squared <- etaSquared(anova_result)

请注意，上述代码中的"dependent_variable"应替换为您的因变量列名，"fixed_variable"应替换为您的固定效应变量列名，"random_variable"应替换为您的随机效应变量列名，并将"data"替换为您的数据集。另外，确保您的数据集已经包含所需的列和正确的数据类型。