Questions marquées «effect-size»

La taille de l'effet est "une mesure de la force d'un phénomène ou une estimation basée sur un échantillon de cette quantité" [Wikipedia].

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Conséquences du dépassement de la taille de l'échantillon après la détermination de l'échantillon dans l'analyse de puissance
Défi Dans notre bureau, j'ai participé à une discussion sur la taille de l'échantillon et son influence sur la taille de l'effet - pouvez-vous m'aider et m'expliquer davantage? Base Lors d'une analyse de puissance, on peut déterminer la taille de l'échantillon pour une taille d'effet spécifique dans une conception spécifique. …
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Classement des variables catégorielles dans la régression logistique
Je fais des recherches en utilisant la régression logistique. 10 variables influencent la variable dépendante. L'un des éléments susmentionnés est catégorique (par exemple, livraison express, livraison standard, etc.). Maintenant, je veux classer ces catégories en fonction de la «force» de leur effet sur la variable dépendante. Ils sont tous significatifs …
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Pourquoi les régresseurs non pertinents deviennent-ils statistiquement significatifs dans de grands échantillons?
J'essaie de mieux comprendre la signification statistique, la taille des effets, etc. J'ai l'impression (peut-être que c'est faux) que même les régresseurs non pertinents deviennent souvent statistiquement significatifs dans les grands échantillons . Par non pertinent, je veux dire qu'il n'y a aucune explication de la raison pour laquelle le …
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Calcul des tailles d'effet et des erreurs standard pour la différence entre deux différences moyennes normalisées
J'ai deux questions connexes, toutes deux liées à une méta-analyse que j'effectue là où les principaux résultats sont exprimés en termes de différence moyenne normalisée. Mes études ont plusieurs variables disponibles avec lesquelles calculer la différence moyenne standardisée. Je voudrais savoir dans quelle mesure les différences moyennes standardisées calculées sur …
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Quand / pourquoi la tendance centrale d'une simulation de rééchantillonnage diffère-t-elle nettement de la valeur observée?
Doit-on toujours s'attendre à ce que la tendance centrale (c.-à-d. La moyenne et / ou la médiane) d'un échantillon bootstrap soit similaire à la valeur observée? Dans ce cas particulier, j'ai des réponses qui sont distribuées de façon exponentielle pour les sujets dans deux conditions (je n'ai pas exécuté l'expérience, …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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