ocpc增强模式和放量模式(避免使用Cohen的Small)

 2023-09-22  阅读 961  评论 0

摘要:统计效力分析中最困难和最重要的决策之一是指定效应大小。研究人员经常使用Jacob Cohen提出的“Small”、“Medium”和“Large”的定义。这些定义之所以有问题,有两个原因。首先,它们基于非科学的标准,是武断的。其次,它们是不一致的。作为研究人员使用的统计检验函数,在使用中它们会发生戏

ocpc增强模式和放量模式(避免使用Cohen的Small)(1)

统计效力分析中最困难和最重要的决策之一是指定效应大小。研究人员经常使用Jacob Cohen提出的“Small”、“Medium”和“Large”的定义。

这些定义之所以有问题,有两个原因。首先,它们基于非科学的标准,是武断的。其次,它们是不一致的。作为研究人员使用的统计检验函数,在使用中它们会发生戏剧性和不合逻辑的变化(例如,t检验vs回归分析)。这些问题对许多研究人员来说可能是未知的,但它们对效力分析有着巨大的影响。

因为上述问题,使用Cohen提出的效应大小定义时,对所需n的估计可能不适当地翻倍或减半。为了使效力分析有意义,应避免使用这些效应大小的定义。

论文:https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(19)30297-9

编译作者:Freya(brainnews创作团队)

校审:Simon(brainnews编辑部)

来源:Trends in Cognitive Science_2020_vol3

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原文链接:http://cn.tdroid.net/ce1bfCz0EBQEEXg.html

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