প্রাক-পোস্ট চিকিত্সা-নিয়ন্ত্রণ ডিজাইনে ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাবের জন্য প্রভাবের আকার

Question

আপনি যদি মিশ্র অ্যানোভা ব্যবহার করে অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল সহ প্রাক-পোস্ট চিকিত্সা-নিয়ন্ত্রণের নকশা বিশ্লেষণ করতে বেছে নেন, তবে চিকিত্সা গোষ্ঠীতে থাকার প্রভাবের পরিমাণ নির্ধারণের বিভিন্ন উপায় রয়েছে। মিথস্ক্রিয়া প্রভাব একটি প্রধান বিকল্প।

সাধারণভাবে, আমি বিশেষত কোহেনের ডি ধরণের পদক্ষেপগুলি (যেমন, ) পছন্দ করি। আমি ভিন্নতা বর্ণিত ব্যবস্থাগুলি পছন্দ করি না কারণ গোষ্ঠীগুলির তুলনামূলক নমুনা আকারের মতো অপ্রাসঙ্গিক কারণের ভিত্তিতে ফলাফলগুলি পরিবর্তিত হয়।${\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}}$

এইভাবে, আমি ভাবছিলাম যে আমি নীচের মত প্রভাবটি মাপ দিতে পারি

• $\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1}$
• $\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1}$
• সুতরাং, প্রভাব আকার হিসাবে defined as হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে$\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma}$

যেখানে নিয়ন্ত্রন, চিকিত্সার জন্য এবং 1 এবং 2 যথাক্রমে প্রাক এবং পোস্ট বোঝায় । 1 সময় পুলেড স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হতে পারে।টি $c$$t$$\sigma$

প্রশ্নাবলী:

• এই প্রভাব আকার পরিমাপ লেবেল উপযুক্ত d?
• এই পদ্ধতির কি যুক্তিযুক্ত বলে মনে হচ্ছে?
• এই জাতীয় ডিজাইনগুলির জন্য প্রভাব আকারের ব্যবস্থার জন্য স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন কী?

Answer 1

হ্যাঁ, আপনি যা পরামর্শ দিচ্ছেন তা হ'ল সাহিত্যে যা পরামর্শ দেওয়া হয়েছে। দেখুন, উদাহরণস্বরূপ: মরিস, এসবি (২০০৮)। প্রিস্টেস্ট-পোস্টস্টেস্ট-কন্ট্রোল গ্রুপ ডিজাইনগুলি থেকে প্রভাবের আকারগুলি নির্ধারণ করা। সাংগঠনিক গবেষণা পদ্ধতি, 11 (2), 364-386 ( লিঙ্ক , তবে দুর্ভাগ্যক্রমে, নিখরচায় অ্যাক্সেস নেই)। নিবন্ধটি এফেক্ট আকারের পরিমাপের অনুমানের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতিও বর্ণনা করে। আপনি প্রভাবের আকারটি বোঝাতে "d" অক্ষরটি ব্যবহার করতে পারেন তবে আপনি কী গণনা করেছেন তা অবশ্যই স্পষ্টভাবে একটি ব্যাখ্যা সরবরাহ করা উচিত (অন্যথায় পাঠকরা সম্ভবত ধরে নেবেন যে আপনি কেবল পরীক্ষার পরের স্কোরগুলির জন্য মানকীয় গড় পার্থক্য গণনা করেছেন)।

Comments

ধন্যবাদ। স্কট বি মরিসের নিবন্ধটি আমি যা খুঁজছিলাম ঠিক তেমনই। এবং হ্যাঁ, আমি সম্মত হই যে আমার হিসাবের একটি ব্যাখ্যা সরবরাহ করা উচিত (সম্ভবত আমি এটিকে like এর মতো কিছু বলি )। $\hat{d}$

— জেরোমি অ্যাংলিম

Answer 2

আমি বিশ্বাস করি যে জেনারেলাইজড এটা-স্কোয়ার ( ওলেজনিক এবং অ্যালজিনা, ২০০৩ ; বেকম্যান, ২০০৫ ) প্রভাব আকারের পরিমাপের একটি যুক্তিসঙ্গত সমাধান সরবরাহ করে যা এসএস এবং এসএস-এর মধ্যে ডিজাইন জুড়ে সাধারণীকরণ করে। যদি আমি সেই উল্লেখগুলি সঠিকভাবে পড়ে থাকি, সাধারণীকৃত এটা-স্কোয়ারটিও নমুনা আকারের মধ্যে সাধারণকরণ করা উচিত।

জেনারাইজড এটা-স্কোয়ারটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আর এর জন্য ইজ প্যাকেজে ইজানোভা () ফাংশন দ্বারা গণনা করা হয়

Comments

তথ্যসূত্র এবং r ফাংশন জন্য ধন্যবাদ। আমি এখনও বৈচিত্র্য-ব্যাখ্যা-ভিত্তিক ব্যবস্থাগুলির চেয়ে ডি-ভিত্তিক পদক্ষেপগুলির (যেখানে তারা প্রয়োগ করে) ব্যাখ্যা পছন্দ করি। আমি পার্থক্য স্কোরের ক্ষেত্রে কোনও হস্তক্ষেপের প্রভাব সম্পর্কে চিন্তা করা আরও স্পষ্ট মনে করি।

— জেরোমি অ্যাংলিম

Answer 3

এবং আমি মনে করি যে কেউ এটির মধ্যে এটি স্পষ্ট করে রাখতে পারে (এর মধ্যে), যাতে লোকেরা জানতে পারে এটি একটি পরীক্ষামূলক-নিয়ন্ত্রণ প্রভাবের আকার। কারণ গ্রুপ-এফেক্টের আকারও রয়েছে। অবগতির জন্য। শুভকামনা!