Как вы рассчитываете доверительные интервалы для Коэна д?

16

Я вычислил d Коэна для коэффициентов регрессии (из статистики t), отношений шансов и средних различий, надеясь объединить результаты в мета-анализе и посмотреть, как это работает. Однако в Stata кажется, что вы не можете объединить эти результаты без доверительных интервалов для коэна d, поэтому мой вопрос: как мне обойти это? Есть ли способ его расчета или способ объединения результатов в Stata без этой информации?

Я знаю, что у этого мета-анализа есть несколько отрицательных сторон, но я заинтригован, чтобы увидеть, как это работает по сравнению с несколькими более мелкими анализами конкретных величин эффекта.

cohens-d

— Ник Кокс
источник

10

$d$

(\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}

$n_2$ размеры выборки двух сравниваемых групп и

d

$d$ это Коэн

d

$d$ ,

Взятие квадратного корня из этой дисперсии дает стандартную ошибку $d$ требуется в качестве входных данных для нескольких пользовательских пакетов мета-анализа для Stata . (Некоторые из них также принимают доверительные интервалы в качестве входных данных, но они все равно просто конвертируют их в стандартные ошибки.)

— универсальный
источник

1

Почему вы не получите стандартное отклонение, взяв квадратный корень из этой дисперсии? Я думал, что дисперсия была определена как квадрат стандартного отклонения. Или мы имеем дело с другим определением «дисперсии» здесь?

— Speldosa

6

Это старый вопрос, но кто-то может искать быстрый ответ (это на R, но довольно быстро). Пакет MBESS предоставляет простой инструмент преобразования.

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

например

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

— Donnied
источник