কোহেনের ডি এর জন্য আপনি আস্থা অন্তর কীভাবে গণনা করবেন?

16

আমি কোহেনের ডিটিকে রিগ্রেশন কোঅফিসিয়েন্টগুলির জন্য গণনা করেছি (টি স্ট্যাটিস্টিকস থেকে), মতবিরোধের অনুপাত এবং মানে পার্থক্যগুলি, মেটা-বিশ্লেষণে ফলাফলগুলি সজ্জিত করার এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখার আশা করে। যাইহোক, স্টাটাতে, আপনি কোহেনের ডি'র জন্য আত্মবিশ্বাসের বিরতি ছাড়াই এই ফলাফলগুলি পোল করতে সক্ষম হবেন বলে মনে হয় না, তাই আমার প্রশ্নটি কীভাবে আমি এটিকে ঘিরে পাব? এটি গণনা করার কোনও উপায় আছে, বা স্টাটাতে এই তথ্য ছাড়াই ফলাফলগুলি সঞ্চার করার কোনও উপায় আছে?

আমি জানি এই ধরণের মেটা-বিশ্লেষণের বেশ কয়েকটি নেতিবাচক দিক রয়েছে তবে নির্দিষ্ট প্রভাব আকারের কয়েকটি ছোট বিশ্লেষণের তুলনায় এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখতে আগ্রহী see

cohens-d

— নিক কক্স
সূত্র

10

মতে p238 সামাজিক বিজ্ঞান মেটা-বিশ্লেষণ মান লেখার গবেষণা সংশ্লেষণের হ্যান্ডবুক , কোহেন এর ভ্যারিয়েন্স হয় যেখানে এবং দুই দলের নমুনা মাপ হয় তুলনা করা হচ্ছে এবং কোহেন কারো নির্দেশ চলে না । $d$

(\frac{{এন}_{1} + + {এন}_{2}}{{এন}_{1} {এন}_{2}} + + \frac{ঘ^{2}}{2 ({এন}_{1} + + {এন}_{2} - 2)}) (\frac{{এন}_{1} + + {এন}_{2}}{{এন}_{1} + + {এন}_{2} - 2}),

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

n_{1}

$n_1$

n_{2}

$n_2$

d

$d$

d

$d$

এই বৈকল্পিকের স্কোয়ার-রুট নেওয়া স্টাটার জন্য বেশ কয়েকটি ব্যবহারকারী-রচিত মেটা-বিশ্লেষণ প্যাকেজগুলির দ্বারা ইনপুট হিসাবে প্রয়োজনীয় এর স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি দেয় । (তাদের মধ্যে কেউ কেউ আস্থা হিসাবে অন্তরকে ইনপুট হিসাবে স্বীকার করে তবে তারা এগুলি যে কোনওভাবে অভ্যন্তরীণভাবে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিতে রূপান্তরিত করে)) $d$

— onestop
সূত্র

1

কেন আপনি এই বৈকল্পিকের স্কোয়ার-রুট গ্রহণ করে মানক বিচ্যুতি পাবেন না? আমি ভেরিয়েন্সকে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি স্কোয়ার হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছিলাম। বা আমরা এখানে "বৈকল্পিক" এর আলাদা সংজ্ঞা নিয়ে কাজ করছি?

— স্পেল্ডোসা

6

এটি একটি পুরানো প্রশ্ন, তবে কেউ হয়ত দ্রুত উত্তর খুঁজছেন (এটি আর এ, তবে বেশ দ্রুত)। প্যাকেজ এমবিএসইএস একটি সোজা রূপান্তর সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

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

যেমন

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

— Donnied
সূত্র