Kích thước hiệu ứng cho hiệu ứng tương tác trong thiết kế kiểm soát trước điều trị sau

11

Nếu bạn chọn phân tích một thiết kế kiểm soát trước điều trị với biến phụ thuộc liên tục bằng ANOVA hỗn hợp, có nhiều cách khác nhau để định lượng hiệu quả của việc nằm trong nhóm điều trị. Hiệu ứng tương tác là một lựa chọn chính.

Nói chung, tôi đặc biệt thích các biện pháp loại d của Cohen (nghĩa là ${\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}}$ ). Tôi không thích các biện pháp giải thích phương sai vì kết quả thay đổi dựa trên các yếu tố không liên quan, chẳng hạn như kích thước mẫu tương đối của các nhóm.

Vì vậy, tôi đã nghĩ rằng tôi có thể định lượng được hiệu ứng như sau

$\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1}$
$\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1}$
Do đó, kích thước hiệu ứng có thể được xác định là $\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma}$

trong đó đề cập đến kiểm soát, để điều trị và 1 và 2 tương ứng trước và sau. có thể là độ lệch chuẩn gộp tại thời điểm 1. $c$ $t$ $\sigma$

Câu hỏi:

Có thích hợp để dán nhãn đo kích thước hiệu ứng này d?
Liệu cách tiếp cận này có vẻ hợp lý?
Thực hành tiêu chuẩn cho các biện pháp kích thước hiệu ứng cho các thiết kế như vậy là gì?

— Giật mình Anglim
nguồn

7

Vâng, những gì bạn đang đề xuất là chính xác những gì đã được đề xuất trong tài liệu. Xem, ví dụ: Morris, SB (2008). Ước tính kích thước hiệu ứng từ các thiết kế nhóm kiểm soát trước-posttest. Phương pháp nghiên cứu tổ chức, 11 (2), 364-386 ( liên kết , nhưng thật không may, không có quyền truy cập miễn phí). Bài viết cũng mô tả các phương pháp khác nhau để ước tính kích thước đo hiệu ứng này. Bạn có thể sử dụng chữ "d" để biểu thị kích thước hiệu ứng, nhưng bạn chắc chắn nên đưa ra lời giải thích về những gì bạn đã tính (nếu không, độc giả có thể sẽ cho rằng bạn chỉ tính chênh lệch trung bình chuẩn cho điểm số sau kiểm tra).

— Wolfgang
nguồn

\hat{d}

$\hat{d}$

3

Tôi tin rằng eta-Square tổng quát ( Olejnik & Algena, 2003 ; Bakeman, 2005 ) cung cấp một giải pháp hợp lý để định lượng kích thước hiệu ứng khái quát hóa giữa các thiết kế giữa S và bên trong Ss. Nếu tôi đọc các tham chiếu đó một cách chính xác, eta-vuông tổng quát cũng nên khái quát hóa trên các kích thước mẫu.

Hình vuông eta tổng quát được tự động tính toán bởi hàm ezANOVA () trong gói ez cho R.

— Mike Lawrence
nguồn

1

Cảm ơn các tài liệu tham khảo và chức năng r. Tôi vẫn thích giải thích các biện pháp dựa trên d (nơi chúng áp dụng) hơn các biện pháp dựa trên giải thích phương sai. Tôi thấy rõ ràng hơn khi nghĩ về ảnh hưởng của một can thiệp về điểm số chênh lệch.

— Jeromy Anglim

1

Và tôi nghĩ người ta có thể làm rõ bằng cách lưu ý (giữa), vì vậy mọi người sẽ biết đó là kích thước hiệu ứng kiểm soát thử nghiệm. Bởi vì có kích thước trong nhóm hiệu ứng quá. FYI. Chúc may mắn!