Cohen'in d için güven aralıklarını nasıl hesaplıyorsunuz?

16

Cohen'in d'sini (t istatistiğinden) regresyon katsayıları, olasılık oranları ve farklılıklar için, bir meta analizde sonuçları bir araya getirip nasıl çalıştığını umarak hesapladım. Ancak, Stata'da, Cohen'in d için güven aralıkları olmadan bu sonuçları bir araya getiremeyeceğiniz görülmüyor, bu yüzden sorum şu: Bu sorunu nasıl çözeceğim? Bunu hesaplamanın bir yolu var mı, yoksa Stata'da bu bilgi olmadan sonuçları bir araya getirmenin bir yolu var mı?

Bu tür meta analizlerin birkaç olumsuz tarafı olduğunu biliyorum, ancak bunun belirli etki boyutlarının birkaç küçük analizine kıyasla nasıl çalıştığını görmek ilgimi çekti.

cohens-d

— Nick Cox
kaynak

10

Göre p238 sosyal bilimler meta-analizi standart metin Araştırma Synthesis Handbook , Cohen varyansı edilir burada ve karşılaştırılan iki grubun örnek boyutlarıdır ve Cohen'in . $d$

(\frac{n_{1} + n_{2}}{n_{1} n_{2}} + \frac{d^{2}}{2 (n_{1} + n_{2} - 2)}) (\frac{n_{1} + n_{2}}{n_{1} + n_{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

$d$

Bu varyansın karekökünü almak, Stata için kullanıcı tarafından yazılan meta-analiz paketlerinin birçoğunun girdisi olarak gereken standart hatasını verir . (Bazıları da güven aralıklarını girdi olarak kabul eder, ancak bunları yine de dahili olarak standart hatalara dönüştürürler.) $d$

— bir durak
kaynak

1

Neden bu varyansın karekökünü alarak standart sapmayı elde etmiyorsunuz? Varyansın standart sapma karesi olarak tanımlandığını düşündüm. Yoksa burada "varyans" ın farklı bir tanımıyla mı uğraşıyoruz?

— Speldosa

6

Bu eski bir soru, ama birisi hızlı bir cevap arıyor olabilir (bu R'de, ancak oldukça hızlıdır). MBESS paketi basit bir dönüştürme aracı sağlar.

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

Örneğin

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

— Donnied
kaynak