Если вы решите проанализировать схему контроля до лечения с помощью непрерывной зависимой переменной, используя смешанный ANOVA, существуют различные способы количественного определения эффекта нахождения в группе лечения. Эффект взаимодействия является одним из основных вариантов.
В целом, мне особенно нравятся меры типа Коэна d (т. ). Мне не нравятся меры, объясняемые дисперсией, потому что результаты варьируются в зависимости от не относящихся к делу факторов, таких как относительный размер выборки групп
Таким образом, я думал, что смогу измерить эффект следующим образом
- Таким образом, размер эффекта может быть определен как
где относится к контролю, к лечению, а 1 и 2 к до и после соответственно. может быть объединенным стандартным отклонением в момент времени 1.
Вопросы:
- Уместно ли обозначить этот показатель размера эффекта
d
? - Этот подход кажется разумным?
- Какова стандартная практика для измерения величины эффекта для таких проектов?
источник
Я полагаю, что обобщенный eta-квадрат ( Olejnik & Algena, 2003 ; Bakeman, 2005 ) обеспечивает разумное решение для количественной оценки величины эффекта, которая обобщается между конструкциями между S и S. Если я правильно прочитал эти ссылки, обобщенный eta-квадрат должен также обобщаться по размерам выборки.
Обобщенный eta-квадрат автоматически вычисляется функцией ezANOVA () в пакете ez для R.
источник
И я думаю, что можно было бы прояснить это, отметив (между), чтобы люди знали, что это величина экспериментального контроля. Потому что также есть размер эффекта внутри группы. FYI. Удачи!
источник