효과 크기 분석을 위해 Cohen 's d, Hedges 's g 및 Hedges 'g * 사이에 차이가 있음을 알았습니다. 이 세 가지 지표는 일반적으로 매우 유사합니까? 그들이 다른 결과를 낳는 경우는 무엇입니까? 또한 내가 사용하거나보고하는 것이 선호의 문제입니까?
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 …
Cohen의 는 효과의 크기를 측정하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다 ( Wikipedia 참조 ). 풀링 된 표준 편차로 두 평균 간의 거리 만 측정합니다. Cohen 의 분산 추정의 수학적 공식을 어떻게 도출 할 수 있습니까? ddddddd 2015 년 12 월 편집 : 이 질문 과 관련하여 주위의 신뢰 구간 을 …
혼합 분산 분석을 사용하여 연속 종속 변수를 사용하여 사전 사후 처리 제어 설계를 분석하기로 선택한 경우 처리 그룹에있는 효과를 정량화하는 다양한 방법이 있습니다. 상호 작용 효과는 하나의 주요 옵션입니다. 일반적으로 Cohen의 d 유형 측정법 (예 : )이 특히 좋습니다. 그룹의 상대 표본 크기와 같은 관련이없는 요소에 따라 결과가 달라지기 때문에 …
mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …