«cohens-d» etiketlenmiş sorular

Etki büyüklüğü analizi için Cohen'in d, Hedges's g ve Hedges 'g * arasında farklar olduğunu fark ediyorum. Bu üç ölçüm normalde çok benzer mi? Farklı sonuçlar üretecekleri bir durum ne olurdu? Ayrıca kullandığım veya rapor verdiğim bir tercih midir?

19 effect-size  cohens-d 

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, …

16 cohens-d 

Cohen'in ddd , bir efektin boyutunu ölçmenin en yaygın yollarından biridir ( Wikipedia'ya bakın ). Sadece iki yol arasındaki mesafeyi toplanmış standart sapma açısından ölçer. Cohen'in d varyans tahmininin matematiksel formülünü nasıl türetebiliriz ddd? Aralık 2015 edit: Bu soru ile ilgili d etrafında güven aralıklarının hesaplanması fikri . Bu makalede …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Karışık bir ANOVA kullanarak sürekli bağımlı bir değişkenle tedavi öncesi kontrol tasarımını analiz etmeyi seçerseniz, tedavi grubunda olmanın etkisini ölçmenin çeşitli yolları vardır. Etkileşim etkisi bir ana seçenektir. Genel olarak, özellikle Cohen'in d tipi ölçümlerini seviyorum (yani, ). Açıklanan varyans ölçümlerini sevmiyorum çünkü sonuçlar grupların bağıl örnek büyüklükleri gibi alakasız …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa