Le de Cohen réddest l'une des façons les plus courantes de mesurer la taille d'un effet ( voir Wikipedia ). Il mesure simplement la distance entre deux moyennes en termes d'écart type groupé. Comment dériver la formule mathématique d'estimation de la variance du de Cohen rédd? Édition de décembre 2015: …
Wikipédia dit la taille de l'effet est une mesure de la force d'un phénomène ou une estimation basée sur un échantillon de cette quantité. Une taille d'effet calculée à partir des données est une statistique descriptive qui transmet l'ampleur estimée d'une relation sans indiquer si la relation apparente dans les …
Je lis Gelman & Carlin "Au-delà des calculs de puissance: évaluation des erreurs de type S (signe) et de type M (amplitude)" (2014). J'essaie de comprendre l'idée principale, la voie principale, mais je suis confus. Quelqu'un pourrait-il m'aider à distiller l'essence? Le papier va quelque chose comme ça (si j'ai …
Ma question est de savoir si je peux utiliser une taille d'effet comme variable dépendante et une autre taille d'effet comme variable indépendante dans une méta-régression?XXXYOuiY Par exemple, j'ai effectué une méta-analyse des effets de l'exercice sur les problèmes d'alcoolisme et j'ai trouvé des résultats significatifs et une grande hétérogénéité. …
Que signifie pour une étude être surchargée? Mon impression est que cela signifie que la taille de vos échantillons est si grande que vous avez le pouvoir de détecter de minuscules tailles d'effet. Ces tailles d'effet sont peut-être si petites qu'elles sont plus susceptibles de résulter de légers biais dans …
Si vous choisissez d'analyser un plan de contrôle pré-post-traitement avec une variable dépendante continue à l'aide d'une ANOVA mixte, il existe différentes façons de quantifier l'effet d'être dans le groupe de traitement. L'effet d'interaction est une option principale. En général, j'aime particulièrement les mesures de type d de Cohen (c.-à-d. …
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
Question rapide: J'ai vu le d de Cohen calculé deux façons différentes pour un test t d'échantillons dépendants (par exemple, la conception intra-échantillons testant l'efficacité d'un médicament avec des points temporels pré / post). En utilisant l'écart type du score de changement dans le dénominateur de l'équation pour le d …
La effect-sizebalise n'a pas de wiki. La page wikipedia sur la taille de l'effet ne fournit pas de définition générale précise. Et je n'ai jamais vu de définition générale de la taille de l' effet . Cependant, en lisant certaines discussions comme celle-ci, j'ai l'impression que les gens ont en …
Il m'est difficile d'accepter que Donald Rubin puisse jamais trouver un vrai citron d'une technique. Pourtant, c'est ma perception du BESD [ 1 , 2 , 3 ]. L'article original de Rosenthal et Rubin (1982) affirmait qu'il était utile de montrer «comment refondre toute corrélation produit-moment dans un tel affichage …
Le livre de statistiques que je lis recommande l'oméga carré pour mesurer les effets de mes expériences. J'ai déjà prouvé en utilisant un plan de parcelle divisé (mélange de plans intra-sujets et inter-sujets) que mes facteurs intra-sujets sont statistiquement significatifs avec p <0,001 et F = 17. Maintenant, je cherche …
Je travaille à travers les exemples de Doing Bayesian Data Analysis de Kruschke , en particulier l'ANOVA exponentielle de Poisson en ch. 22, qu'il présente comme une alternative aux tests d'indépendance du chi carré fréquentiste pour les tables de contingence. Je peux voir comment nous obtenons des informations sur les …
Je mène une méta-analyse des tailles d'effet d dans R en utilisant le package metafor. d représente les différences de scores de mémoire entre les patients et les sains. Cependant, certaines études ne rapportent que des sous-scores de la mesure d'intérêt d (par exemple, plusieurs scores de mémoire différents ou …
Lors de la régression linéaire, il est souvent utile d'effectuer une transformation telle que la transformation logarithmique de la variable dépendante pour obtenir une meilleure conformation de distribution normale. Souvent, il est également utile d'inspecter les bêta de la régression pour mieux évaluer la taille de l'effet / la pertinence …
Disons que je mène une méta-analyse, en examinant la performance du groupe A et du groupe B par rapport à une certaine construction. Maintenant, certaines des études que je vais rencontrer rapporteront qu'aucune différence statistique n'a pu être trouvée entre les deux groupes mais aucune statistique de test exacte et …
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