पूर्व-पोस्ट उपचार-नियंत्रण डिजाइन में इंटरैक्शन प्रभाव के लिए प्रभाव का आकार

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यदि आप मिश्रित एनोवा का उपयोग करके निरंतर निर्भर चर के साथ पूर्व-पोस्ट उपचार-नियंत्रण डिजाइन का विश्लेषण करने का चयन करते हैं, तो उपचार समूह में होने के प्रभाव को निर्धारित करने के विभिन्न तरीके हैं। बातचीत प्रभाव एक मुख्य विकल्प है।

सामान्य तौर पर, मैं विशेष रूप से कोहेन के डी प्रकार के उपायों को पसंद करता हूं (जैसे, ${\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}}$ ) को पसंद करता । मुझे विचरण के उपाय पसंद नहीं हैं क्योंकि परिणाम अप्रासंगिक कारकों के आधार पर भिन्न होते हैं जैसे कि समूहों के सापेक्ष नमूना आकार।

इस प्रकार, मैं सोच रहा था कि मैं इस तरह के प्रभाव को निर्धारित कर सकता हूं

$\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1}$
$\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1}$
इस प्रकार, प्रभाव आकार के रूप में परिभाषित किया जा सकता है $\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma}$

जहाँ तात्पर्य है नियंत्रण, से उपचार, और क्रमशः 1 और 2 पूर्व और बाद में। 1 समय पर मानक विचलन हो सकता है। $c$ $t$ $\sigma$

प्रशन:

क्या इस प्रभाव के आकार को मापना उचित है d?
क्या यह दृष्टिकोण उचित लगता है?
इस तरह के डिजाइनों के लिए प्रभाव आकार उपायों के लिए मानक अभ्यास क्या है?

— जेरोमी एंग्लिम
स्रोत

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हां, आप जो सुझाव दे रहे हैं वह वही है जो साहित्य में सुझाया गया है। उदाहरण के लिए देखें: मॉरिस, एसबी (2008)। प्रीस्टेस्ट-पोस्टटेस्ट-कंट्रोल ग्रुप डिज़ाइन से प्रभाव के आकार का अनुमान लगाना। संगठनात्मक अनुसंधान के तरीके, 11 (2), 364-386 ( लिंक , लेकिन दुर्भाग्य से, कोई मुफ्त पहुंच नहीं)। इस प्रभाव के आकार के आकलन के लिए लेख विभिन्न तरीकों का भी वर्णन करता है। आप प्रभाव के आकार को निरूपित करने के लिए "d" अक्षर का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन आपको निश्चित रूप से गणना की जानी चाहिए कि आपने क्या गणना की है (अन्यथा, पाठक शायद मानेंगे कि आपने केवल पोस्ट-टेस्ट स्कोर के लिए मानकीकृत माध्य अंतर की गणना की है)।

— वोल्फगैंग
स्रोत

\hat{d}

$\hat{d}$

3

मेरा मानना है कि सामान्यीकृत एटा-स्क्वायर ( ओलेज़निक और अल्जेना, 2003 ; बेकमेन, 2005 ) प्रभाव के आकार की मात्रा का उचित समाधान प्रदान करता है जो एस-एस और एस-एस डिज़ाइन के बीच सामान्यीकरण करता है। यदि मैं उन संदर्भों को सही ढंग से पढ़ता हूं, तो सामान्यीकृत एटा-स्क्वायर को नमूना आकारों में भी सामान्यीकृत करना चाहिए।

सामान्यीकृत एटा-स्क्वायर की गणना स्वचालित रूप से ezANOVA () फ़ंक्शन द्वारा आर पैकेज के लिए ईज़ पैकेज में की जाती है।

— माइक लॉरेंस
स्रोत

1

संदर्भ और आर समारोह के लिए धन्यवाद। मैं अभी भी विचरण-समझा-आधारित उपायों पर डी-आधारित उपायों (जहां वे लागू होते हैं) की व्याख्या पसंद करते हैं। मुझे अंतर स्कोर के संदर्भ में हस्तक्षेप के प्रभाव के बारे में सोचना स्पष्ट लगता है।

— जेरोमे एंग्लीम

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और मुझे लगता है कि कोई इसे (बीच में) नोटिस करके स्पष्ट कर सकता है, इसलिए लोगों को पता होगा कि यह एक प्रायोगिक-नियंत्रण प्रभाव आकार है। क्योंकि भीतर-समूह प्रभाव आकार भी है। FYI करें। सौभाग्य!