คำถามติดแท็ก cohens-d

สำหรับการวิเคราะห์ขนาดเอฟเฟ็กต์ฉันสังเกตเห็นว่ามีความแตกต่างระหว่าง d ของ Cohen, g ของ Hedges และ Hedges 'g * ปกติแล้วเมทริกทั้งสามนี้คล้ายกันมากหรือไม่ อะไรจะเป็นกรณีที่พวกเขาจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน? นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องของการตั้งค่าที่ฉันใช้หรือรายงานด้วย?

19 effect-size  cohens-d 

ฉันคำนวณโคเฮนสำหรับสัมประสิทธิ์การถดถอย (จากสถิติ t) อัตราส่วนการต่อรองและความแตกต่างโดยหวังว่าจะรวมผลลัพธ์ในการวิเคราะห์เมตาดาต้าและดูว่ามันทำงานอย่างไร อย่างไรก็ตามใน Stata ดูเหมือนว่าคุณจะไม่สามารถรวมผลลัพธ์เหล่านี้โดยไม่มีช่วงความมั่นใจสำหรับ Cohen's d ดังนั้นคำถามของฉันคือฉันจะแก้ไขได้อย่างไร มีวิธีการคำนวณหรือมีวิธีการรวมผลลัพธ์ใน Stata โดยไม่มีข้อมูลนี้หรือไม่? ฉันรู้ว่ามีด้านลบหลายประการในการวิเคราะห์เมตาดาต้าประเภทนี้ แต่ฉันรู้สึกทึ่งที่เห็นว่าวิธีนี้ทำงานอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์ขนาดเล็กหลายขนาดที่มีผลเฉพาะ

16 cohens-d 

Cohen'sเป็นหนึ่งในวิธีการทั่วไปที่เราวัดขนาดของเอฟเฟกต์ ( ดู Wikipedia ) มันวัดระยะห่างระหว่างสองวิธีในแง่ของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่รวมเข้าด้วยกัน เราจะได้สูตรทางคณิตศาสตร์ของการประมาณค่าความแปรปรวนของ Cohen'sอย่างไร dddddd ธันวาคม 2015 แก้ไข:ที่เกี่ยวข้องกับคำถามนี้เป็นความคิดของการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นทั่วdบทความนี้กล่าวว่าddd σ2d=n+n×+d22n+σd2=n+n×+d22n+\sigma_{d}^2 = \dfrac{n_{+}}{n_{\times}} + \dfrac{d^2}{2n_{+}} โดยที่คือผลรวมของขนาดตัวอย่างสองขนาดและเป็นผลิตภัณฑ์ของขนาดตัวอย่างสองขนาด n ×n+n+n_{+}n×n×n_{\times} สูตรนี้มีวิธีมาอย่างไร

12 variance  effect-size  cohens-d 

หากคุณเลือกที่จะวิเคราะห์การออกแบบการควบคุมการรักษาก่อนโพสต์ด้วยตัวแปรตามอย่างต่อเนื่องโดยใช้ ANOVA แบบผสมมีวิธีต่าง ๆ ในการวัดผลกระทบของการอยู่ในกลุ่มการรักษา เอฟเฟกต์การโต้ตอบเป็นหนึ่งในตัวเลือกหลัก โดยทั่วไปแล้วฉันชอบการวัดแบบ d ของ Cohen มากกว่า (เช่น ) ฉันไม่ชอบความแปรปรวนที่อธิบายมาตรการเนื่องจากผลลัพธ์แตกต่างกันไปตามปัจจัยที่ไม่เกี่ยวข้องเช่นขนาดตัวอย่างที่สัมพันธ์กันของกลุ่มμ1- μ2σμ1-μ2σ{\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}} ดังนั้นฉันคิดว่าฉันสามารถหาปริมาณผลกระทบได้ดังนี้ Δ μค= μc 2- μc 1Δμค=μค2-μค1\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1} Δ μเสื้อ= μt 2- μt 1Δμเสื้อ=μเสื้อ2-μเสื้อ1\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1} ดังนั้นขนาดของผลกระทบที่อาจจะหมายถึงΔ μเสื้อ- Δ μคσΔμเสื้อ-Δμคσ\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma} โดยที่อ้างถึงการควบคุม, tถึงการรักษา, และ 1 และ 2 …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

mgcvแพคเกจสำหรับการRมีสองฟังก์ชั่นสำหรับการปฏิสัมพันธ์กระชับเมตริกซ์ผลิตภัณฑ์: และte() ti()ฉันเข้าใจการแบ่งขั้นพื้นฐานของการใช้แรงงานระหว่างคนทั้งสอง (ปรับให้เหมาะสมกับการทำงานแบบไม่เป็นเชิงเส้นเปรียบเทียบกับการย่อยสลายการโต้ตอบนี้เป็นผลกระทบหลักและการโต้ตอบ) สิ่งที่ฉันไม่เข้าใจคือสาเหตุte(x1, x2)และti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง (เล็กน้อย) MWE (ดัดแปลงมาจาก?ti): require(mgcv) test1 <- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x <- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n <- 500 x <- runif(n)/20;z <- runif(n); xs <- seq(0,1,length=30)/20;zs <- seq(0,1,length=30) pr <- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth <- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f <- test1(x,z) y <- f …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa