«effect-size» 태그된 질문

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 …

12 variance  effect-size  cohens-d 

위키 백과 는 말합니다 효과 크기는 현상의 강도 또는 해당 수량의 샘플 기반 추정치입니다. 데이터에서 계산 된 효과 크기는 데이터의 겉보기 관계가 모집단의 실제 관계를 반영하는지 여부에 대한 진술없이 관계의 추정 된 크기를 전달하는 설명 통계량입니다. 그것을 더 잘 이해하기 위해 그래프와 플롯을 제외하고 설명 통계가 효과 크기가 아닌 것이 …

12 effect-size 

나는 Gelman & Carlin "Beyond Power Calculations : Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors" (2014)를 읽고 있습니다. 나는 주요 아이디어, 주요 테이크 웨이를 이해하려고 노력하고 있지만 혼란스러워합니다. 누구든지 본질을 증류시키는 데 도움을 줄 수 있습니까? 종이는 이런 식으로 진행됩니다 (내가 올바르게 이해하면). 심리학의 통계 연구는 종종 작은 …

11 statistical-significance  effect-size  power  type-i-and-ii-errors 

내 질문은 효과 크기 엑스XX 를 종속 변수로 사용하고 다른 효과 크기 와이YY 를 메타 회귀 분석에서 독립 변수로 사용할 수 있는지 여부입니다 . 예를 들어, 나는 음주 문제에서 운동의 영향에 대한 메타 분석을 수행했으며 상당한 결과와 높은 이질성을 발견했습니다. 메타 회귀 분석을 수행하고 불안에 대한 중재의 영향 크기를 독립 …

11 references  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

연구에 힘이 넘친다는 것은 무엇을 의미합니까? 제 인상은 샘플 크기가 너무 커서 마이너 스컬 효과 크기를 감지 할 수 있다는 것입니다. 이러한 효과 크기는 아마도 너무 작아서 변수 사이의 (직접적인 것은 아니지만) 인과 적 연결보다 샘플링 과정에서 약간의 편향으로 인해 발생할 가능성이 높습니다. 이것이 올바른 직관입니까? 그렇다면 결과가 그 빛으로 …

11 statistical-significance  sample-size  effect-size  power-analysis  power 

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 …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

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 …

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 

빠른 질문 : Cohen의 d는 의존적 샘플 t- 검정 (예를 들어, 샘플 전 / 후 시점에서 약물의 효능을 테스트하는 샘플 내 설계)에 대해 두 가지 다른 방법을 계산 한 것을 보았습니다. Cohen d에 대한 방정식의 분모에서 변화 점수의 표준 편차를 사용하여 d. Cohen d에 대한 방정식의 분모에서 사전 테스트 점수의 …

10 t-test  effect-size 

effect-size태그에는 위키가 없습니다. 효과의 크기에 대한 위키 페이지는 정확한 일반적인 정의를 제공하지 않습니다. 그리고 나는 효과 크기 의 일반적인 정의를 본 적이 없다 . 그러나 이것 과 같은 토론을 읽을 때 통계 테스트의 맥락에서 사람들이 효과 크기에 대한 일반적인 개념을 염두에두고 있다는 인상을 받고 있습니다. 표준화 된 평균 는 정규 …

10 hypothesis-testing  effect-size  power 

도널드 루빈이 테크놀로지의 진정한 레몬을 내놓았다는 것을 받아들이 기는 어렵습니다. 그러나 이것이 BESD에 대한 나의 인식이다 [ 1 , 2 , 3 ]. Rosenthal and Rubin (1982)의 원본 논문은 "원본 데이터가 연속적이든 범주 적이든 관계없이 모든 제품-모멘트 상관 관계를 [2x2] 디스플레이로 다시 변환하는 방법"을 보여주는 가치가 있다고 주장했습니다. 아래 표는 …

10 interpretation  effect-size 

내가 읽고있는 통계 책은 실험의 효과를 측정하기 위해 오메가 제곱을 권장합니다. 필자는 개체 내 요인이 p <0.001 및 F = 17에서 통계적으로 유의하다는 분할 플롯 설계 (피사체와 개체 간 설계의 혼합)를 사용하여 이미 입증했습니다. 이제 차이가 얼마나 큰지보고 싶습니다 ... R에 대한 어딘가에 오메가 제곱이 있습니까 (또는 파이썬? 알고 있습니다 …

10 r  anova  effect-size  split-plot 

Kruschke의 Doing Bayesian Data Analysis (특히 Poisson 지수 분산 분석) 의 예제를 진행 하고 있습니다. 도 22는 우발 사태 테이블에 대한 빈번한 카이 제곱 독립성 테스트의 대안으로 제시하고있다. 변수가 독립적 인 경우 (예 : HDI가 0을 제외 할 때) 예상보다 많거나 적은 상호 작용에 대한 정보를 얻는 방법을 알 수 …

9 r  bayesian  effect-size  contingency-tables 

metafor 패키지를 사용하여 R에서 효과 크기 d 의 메타 분석을 수행하고 있습니다. d 는 환자와 건강의 기억 점수 차이를 나타냅니다. 그러나 일부 연구에서는 관심 측정치 d 의 하위 점수 만보고합니다 (예 : 여러 가지 다른 메모리 점수 또는 세 가지 별도의 메모리 테스트 블록 점수). 연구의 효과 크기와 표준 편차 …

9 r  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

선형 회귀를 수행 할 때 더 나은 정규 분포 구조를 얻기 위해 종속 변수에 대한 로그 변환과 같은 변환을 수행하는 것이 종종 유용합니다. 결과의 효과 크기 / 실제 관련성을 더 잘 평가하기 위해 회귀 분석에서 베타를 검사하는 것이 종종 유용합니다. 예를 들어 로그 변환을 사용할 때 효과 크기가 로그 스케일에 …

9 regression  data-transformation  effect-size