Quy trình APP để ước tính kích thước hiệu ứng Cohen

Xiangfei Chen, David Trafimow, Tonghui Wang,Tingting Tong, Cong Wang

Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á(2023)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
Mục đích – Các tác giả rút ra bài toáncần thiết, cung cấp mô phỏng máy tính, cung cấp liên kết đến các chương trình máy tính miễn phí và thân thiện với người dùng, đồng thời phân tích các tập dữ liệu thực. Thiết kế/phương pháp/cách tiếp cận – Cohen's d, đánh chỉ số khác biệt về giá trị trung bình theo đơn vị độ lệch chuẩn, là thước đo quy mô hiệu ứng phổ biến nhất trong khoa học xã hội và kinh tế. Không có gì đáng ngạc nhiên, các nhà nghiên cứu đã phát triển các quy trình thống kê để ước tính kích thước mẫu cần thiết để có xác suất mong muốn bác bỏ giả thuyết không với các giá trị giả định cho Cohen's d, hoặc để ước tính kích thước mẫu cần thiết để có xác suất mong muốn đạt được khoảng tin cậy có độ rộng xác định. Tuy nhiên, đối với các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc sử dụng Cohen's d mẫu để ước tính giá trị dân số, những điều này là không đủ. Do đó, sẽ rất hữu ích nếu có một quy trình lấy cỡ mẫu cần thiết để đảm bảo rằng mẫu. Cohen's d thu được gần với tham số dân số mà nhà nghiên cứu muốn ước tính, một sự mở rộng của thủ tục tiên nghiệm (APP). Các tác giả rút ra toán học cần thiết, cung cấp các mô phỏng máy tính và liên kết đến các chương trình máy tính miễn phí và thân thiện với người dùng, đồng thời phân tích các tập dữ liệu thực để minh họa cho các kết quả chính của chúng tôi. Kết quả – Trong bài báo này, các tác giả đã trả lời hai câu hỏi sau: Câu hỏi về độ chính xác: Tôi muốn Cohen's d mẫu của mình gần với giá trị dân số đến mức nào? Câu hỏi về độ tin cậy: Tôi muốn có xác suất nào trong khoảng cách đã chỉ định? Tính mới/giá trị – Theo hiểu biết tốt nhất của tác giả, đây là bài báo đầu tiên ước tính kích thước hiệu ứng của Cohen, sử dụng phương pháp APP. Thuận tiện cho các nhà nghiên cứu và học viên sử dụng các gói tính toán trực tuyến.
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要