Perguntas com a marcação «cohens-d»

Para uma análise de tamanho de efeito, estou percebendo que existem diferenças entre o d de Cohen, o g de Hedges e o g * de Hedges. Essas três métricas são normalmente muito semelhantes? O que seria um caso em que produziriam resultados diferentes? Também é uma questão de preferência …

19 effect-size  cohens-d 

Calculei d de Cohen para coeficientes de regressão (a partir da estatística t), odds ratio e diferenças de médias, esperando reunir os resultados em uma metanálise e ver como ele funciona. No entanto, no Stata, parece que você não consegue agrupar esses resultados sem intervalos de confiança para o d …

16 cohens-d 

O de Cohen dddé uma das maneiras mais comuns de medir o tamanho de um efeito ( consulte a Wikipedia ). Simplesmente mede a distância entre duas médias em termos do desvio padrão combinado. Como podemos derivar a fórmula matemática da estimativa de variância do de Cohen ddd? Dezembro de …

12 variance  effect-size  cohens-d 

Se você optar por analisar um projeto de controle de tratamento pré-pós com uma variável dependente contínua usando uma ANOVA mista, existem várias maneiras de quantificar o efeito de pertencer ao grupo de tratamento. O efeito de interação é uma opção principal. Em geral, eu particularmente gosto das medidas do …

11 anova  mixed-model  effect-size  cohens-d 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Deve-se sempre esperar que a tendência central (isto é, média e / ou mediana) de uma amostra com bootstrap seja semelhante ao valor observado? Nesse caso em particular, tenho respostas distribuídas exponencialmente para sujeitos em duas condições (não realizei o experimento, só tenho os dados). Fui encarregado de ajustar o …

8 bootstrap  simulation  effect-size  cohens-d