Cohen의 d에 대한 신뢰 구간을 어떻게 계산합니까?

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나는 메타 분석에 결과를 모으고 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 회귀 계수 (t 통계량), 승산 비 및 평균 차이에 대한 Cohen의 d를 계산했습니다. 그러나 Stata에서는 Cohen d에 대한 신뢰 구간없이 이러한 결과를 풀링 할 수없는 것처럼 보이므로 제 질문은 어떻게 해결할 수 있습니까? 그것을 계산하는 방법이 있습니까, 아니면이 정보없이 Stata에 결과를 모으는 방법이 있습니까?

이런 종류의 메타 분석에는 몇 가지 부정적인 측면이 있다는 것을 알고 있지만, 특정 효과 크기에 대한 몇 가지 작은 분석과 비교하여 이것이 어떻게 작동하는지 흥미가 있습니다.

cohens-d

— 닉 콕스
소스

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$d$

(\frac{엔_{1} + 엔_{2}}{엔_{1} 엔_{2}} + \frac{디^{2}}{2 (엔_{1} + 엔_{2} - 2)}) (\frac{엔_{1} + 엔_{2}}{엔_{1} + 엔_{2} - 2}),

$\left( \frac{n_1 + n_2}{n_1 n_2} + \frac{d^2}{2(n_1+n_2-2)}\right) \left(\frac{n_1 + n_2}{n_1+n_2-2} \right),$ 어디

n_{1}

$n_1$ 과

n_{2}

$n_2$ 비교되는 두 그룹의 표본 크기는

d

$d$ 코헨의

d

$d$ .

이 분산의 제곱근을 취하면 표준 오차가 $d$ Stata 용 사용자 작성 메타 분석 패키지 중 일부에 의해 입력으로 필요합니다 . (일부는 신뢰 구간을 입력으로 받아들이지 만 내부적으로 표준 오차로 변환하기 만합니다.)

— 한 정거장
소스

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왜 그 분산의 제곱근을 취하여 표준 편차를 얻지 못합니까? 분산이 표준 편차 제곱으로 정의되었다고 생각했습니다. 아니면 여기서 "분산"의 다른 정의를 다루고 있습니까?

— Speldosa

6

이것은 오래된 질문이지만 누군가가 빠른 답변을 찾고있을 수 있습니다 (이것은 R이지만 매우 빠릅니다). MBESS 패키지 는 간단한 변환 도구를 제공합니다.

install.packages("MBESS")
library(MBESS)

예 :

ci.smd(smd=.69,n.1=X, n.2=Y)

— 도니 드
소스