Размер эффекта для эффекта взаимодействия в дизайне контроля до лечения

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${\frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma}}$

Таким образом, я думал, что смогу измерить эффект следующим образом

• $\Delta\mu_c = \mu_{c2} - \mu_{c1}$
• $\Delta\mu_t = \mu_{t2} - \mu_{t1}$
• Таким образом, размер эффекта может быть определен как$\frac{\Delta\mu_t - \Delta\mu_c}{\sigma}$

где относится к контролю, к лечению, а 1 и 2 к до и после соответственно. может быть объединенным стандартным отклонением в момент времени 1.$c$$t$$\sigma$

Вопросы:

• Уместно ли обозначить этот показатель размера эффекта d?
• Этот подход кажется разумным?
• Какова стандартная практика для измерения величины эффекта для таких проектов?

Да, вы предлагаете именно то, что было предложено в литературе. См., Например: Morris, SB (2008). Оценка величины эффекта по предварительным тестам, контрольным группам. Организационные методы исследования, 11 (2), 364-386 ( ссылка , но, к сожалению, нет свободного доступа). В статье также описаны различные методы оценки этого показателя размера эффекта. Вы можете использовать букву «d» для обозначения величины эффекта, но вы должны обязательно дать объяснение того, что вы рассчитали (в противном случае читатели, вероятно, предположят, что вы рассчитали стандартизированную среднюю разницу только для баллов после теста).

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.

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!