Розмір ефекту для ефекту взаємодії в дизайні до контролю після лікування

11

Якщо ви вирішили проаналізувати конструкцію до контролю після лікування з безперервною залежною змінною за допомогою змішаної ANOVA, існують різні способи кількісного визначення ефекту перебування в групі лікування. Ефект взаємодії є одним з основних варіантів.

Взагалі, мені особливо подобаються заходи типу Коена (тобто ). Мені не подобаються міри, пояснені дисперсією, оскільки результати змінюються залежно від невідповідних факторів, таких як відносний розмір вибірки груп. ${\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}}$

Таким чином, я думав, що зможу кількісно оцінити ефект так

$\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1}$
$\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1}$
Таким чином, розмір ефекту можна визначити як $\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma}$

де відноситься до контролю, до лікування, а 1 і 2 - до і після відповідно. могло бути об'єднаним стандартним відхиленням за час 1. $c$ $t$ $\sigma$

Запитання:

Чи доцільно позначити цей показник розміру ефекту d?
Чи підходить цей підхід розумним?
Яка стандартна практика щодо вимірювання розміру ефекту для таких конструкцій?

— Джеромі Англім
джерело

7

Так, те, що ви пропонуєте, саме те, що було запропоновано в літературі. Див., Наприклад: Morris, SB (2008). Оцінка розмірів ефекту від конструкцій групи попереднього тестування після контролю. Методи організаційних досліджень, 11 (2), 364-386 ( посилання , але, на жаль, немає вільного доступу). У статті також описані різні методи оцінки цього показника розміру ефекту. Ви можете використовувати літеру "d" для позначення розміру ефекту, але ви обов'язково повинні надати пояснення того, що ви обчислили (інакше читачі, ймовірно, припускають, що ви обчислили стандартизовану середню різницю лише для балів після тесту).

— Вольфганг
джерело

\hat{d}

$\hat{d}$

3

Я вважаю, що узагальнений ета-квадрат ( Olejnik & Algena, 2003 ; Bakeman, 2005 ) забезпечує розумне рішення кількісного визначення розміру ефекту, що узагальнюється між проектами між Ss та всередині Ss. Якщо я читаю ці посилання правильно, узагальнений ета-квадрат також повинен узагальнитись за розмірами вибірки.

Узагальнений ета-квадрат автоматично обчислюється функцією ezANOVA () в пакеті ez для R.

— Майк Лоуренс
джерело

1

Дякую за посилання та функцію r. Я все ще віддаю перевагу інтерпретації заходів на основі d (де вони застосовуються) перед мірками, що ґрунтуються на дисперсії. Мені зрозуміліше думати про ефект втручання з точки зору різниці балів.

— Єромій Англім

1

І я думаю, що це можна зрозуміти, помітивши (між), щоб люди знали, що це розмір ефекту експериментального контролю. Оскільки є і розмір ефектів всередині групи. FYI. Удачі!