Diferencia entre la d de Cohen y Setos' g para el tamaño del efecto de las métricas

Question

Para un análisis del tamaño del efecto, me doy cuenta de que hay diferencias entre la d de Cohen, Setos g y Setos' g*.

• Son estas tres métricas normalmente muy similar?
• Lo que sería un caso en el que iban a producir resultados diferentes?
• También es una cuestión de preferencia el que yo uso o informe?

Answer 1

Ambos Cohen d y Setos' g piscina variaciones en el supuesto de igualdad de varianzas de la población, pero g piscinas de uso de n - 1 para cada muestra, en lugar de n, que proporciona una mejor estimación, especialmente el más pequeño es el tamaño de la muestra. D y g son algo positivamente sesgada, pero sólo despreciable moderada y tamaños de muestras más grandes. El sesgo se reduce el uso de g*. La d por el Vidrio no se asumen varianzas iguales, por lo que se utiliza la tarjeta sd de un grupo control o de referencia grupo de comparación como el standardizer de alwan por la diferencia entre los dos medios.

Estos tamaños del efecto y del Acantilado y otros no paramétrica de los tamaños del efecto son discutidos en detalle en mi libro:

Grissom, R. J., & Kim, J, J. (2005). Los tamaños del efecto para la investigación: Un amplio enfoque práctico. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Answer 2

A mi entender, las Coberturas de g es una especie de versión más precisa de la d de Cohen (con agruparon SD) en la que podemos añadir un factor de corrección para el pequeño de la muestra. Ambas medidas están generalmente de acuerdo cuando la homoscedasticity suposición no es violado, pero puede encontrar situaciones donde esto no es el caso, por ejemplo, McGrath & Meyer, Métodos Psicológicos de 2006, 11(4): 386-401 (pdf). Otros documentos que se enumeran al final de mi respuesta.

Yo en general se encontró que en casi todos los psicológicos o de estudios biomédicos, este es el de Cohen d que se informa; esto probablemente se erige a partir de la conocida regla general para la interpretación de su magnitud (Cohen, 1988). Yo no sé acerca de los recientes papel teniendo en cuenta las Coberturas de g (o de un Acantilado delta como un no-paramétrico de alternativa). Bruce Thompson tiene una versión revisada de la APA sección sobre el tamaño del efecto.

Buscando en google acerca de Monte Carlo estudios alrededor del tamaño del efecto de las medidas, he encontrado este documento que puede ser interesante (sólo he leído el resumen y la simulación de la instalación): Robusto Intervalos de Confianza para los Tamaños de Efecto: Un Estudio Comparativo de la d de Cohen y el Acantilado del Delta en Virtud de la No-normalidad y Heterogéneo de Varianzas (pdf).

Acerca de su 2do comentario, MBESS R paquete incluye varias utilidades para ES el cálculo (por ejemplo, smd y funciones relacionadas).

Otras referencias

1. Zakzanis, K. K. (2001). Estadísticas de decir la verdad, toda la verdad y nada más que la verdad: Fórmulas, ilustrativos ejemplos numéricos, y la heurística de la interpretación del tamaño del efecto análisis neuropsicológico de los investigadores. Los archivos de Neuropsicología Clínica, 16(7), 653-667. (pdf)
2. Durlak, J. A. (2009). Cómo Seleccionar, Calcular e Interpretar los Tamaños del Efecto. Revista de Psicología Pediátrica (pdf)

Answer 3

Si usted está tratando de entender el significado básico de las Coberturas de la " g, como yo, puede que también encuentre útil esta información:

La magnitud de las Coberturas de la " g pueden ser interpretadas a partir de Cohen (1988 [2]) convención como pequeñas (0.2), medio (0.5), y grandes (0.8). [1]

Su definición es corto y claro:

Hedges' g es una variación de la d de Cohen que corrige los sesgos debido a los pequeños tamaños de muestra (Hedges Y Olkin, 1985). [1] nota de pie de página

Agradecería expertos en estadísticas de edición para añadir cualquier advertencias importantes para las pequeñas (0.2) medio (0,5) y grandes (0.8) afirman que, para ayudar a los que no son expertos de evitar la interpretación errónea de las Coberturas de la " g números utilizados en las ciencias sociales y la psicología de la investigación.

[1] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2848393/ El Efecto de la atención Basada en la Terapia de la Ansiedad y la Depresión: Una Revisión Meta-Analítica Stefan G. Hofmann, Alice T. Sawyer, Ashley A. Witt, y Diana Oh. J Consultar Clin Psychol. De abril de 2010; 78(2): 169-183. doi: 10.1037/a0018555

[2] J. Cohen poder Estadístico de análisis para las ciencias del comportamiento. 2ª ed. Erlbaum; Hillsdale, NJ: 1988 (citado en [1])

Answer 4

Los otros carteles han cubierto el tema de las similitudes y diferencias entre g y d. Sólo para añadir a esto, algunos estudiosos consideran que el tamaño del efecto de los valores ofrecidos por Cohen son demasiado generoso que conduce a overinterpretation de efectos débiles. Ellos también no están atados a r que conduce a la posibilidad de que los alumnos pueden convertir de ida y vuelta para obtener más favorablemente interpretables los tamaños del efecto. Ferguson (2009, un Profesional de la Psicología: la Investigación y la Práctica) sugirió el uso de los siguientes valores para la interpretación de g:

.41, como el mínimo recomendado para la "importancia en la práctica." 1.15, efecto moderado 2.70, fuerte efecto

Estos son, obviamente, más riguroso y difícil de lograr, y no muchos ciencias sociales experimentos se va a llegar a fuertes efectos...que es probablemente la forma en que debe ser.