آلة حاسبة مجانية من Editverse
محول حجم التأثير (d، r، OR، Hedges' g)
حوّل بين مقاييس حجم التأثير الشائعة - معامل كوهين (d)، ومعامل بيرسون (r)، ونسبة الأرجحية، ومعامل هيدجز (g) - باستخدام أمر R المحدد الذي يُظهر النتيجة. تجد أدناه دليلًا كاملًا للتفسير. تم التحقق من صحة النتائج باستخدام R 4.3.3.
بكلمات بسيطة
تُبلغ الدراسات المختلفة عن التأثيرات بوحدات قياس مختلفة: فقد تُعطي تجربة سريرية معامل كوهين (d) ، واستطلاع رأي معامل ارتباط بيرسون ( r) ، ودراسة وبائية نسبة الأرجحية . لمقارنة هذه المقاييس أو تجميعها، يجب أولاً توحيدها على مقياس مشترك. يستخدم هذا المحول الصيغ القياسية لتحويل مقياس إلى آخر.
يُعدّ معامل Hedges' g تصحيحًا لمعامل Cohen's d في العينات الصغيرة، وتخضع التحويلات بين d و r ونسبة احتمالات اللوغاريتم لأسس جبرية راسخة. والتحذير الأساسي هو أن التحويل يحافظ على علاقة التقدير النقطي، ولكنه يفترض أن المقياس الأصلي كان مناسبًا للتصميم - فلا يمكن تصحيح اختيار مقياس غير مناسب عن طريق التحويل.
متى يتم استخدام تحويل حجم التأثير
قم بتحويل أحجام التأثير عند تجميع الدراسات التي استخدمت مقاييس مختلفة، وغالبًا قبل إجراء التحليل التلوي ، أو عندما تطلب إحدى المجلات مقياسًا موحدًا لم يُنتجه برنامجك. يتيح لك التحويل إلى مقياس واحد وضع جميع الدراسات في مخطط غابة واحد.
احرص دائمًا على تضمين هامش الخطأ في عملية التحويل، وليس فقط التقدير النقطي: حوّل حدود فاصل الثقة أيضًا، وقدّم النتيجة مع فاصل الثقة الخاص بها . اختر المقياس المستهدف الذي يناسب جمهورك - r للحقول الارتباطية، وd أو g للمقارنات الجماعية، ونسبة الاحتمالات للنتائج الثنائية. إذا لم تكن قد حسبت حجم التأثير الأساسي بعد، فابدأ باستخدام حاسبة حجم التأثير لدينا.
لا يُحتاج إلى n1 و n2 إلا للتحويل من وإلى r و Hedges' g (عبر a = (n1+n2)²/(n1·n2) و df = n1+n2−2). ولا يؤثران على تحويل d↔OR.
دليل المستخدم
متى يُستخدم؟ ضع أحجام التأثير المبلغ عنها على مقاييس مختلفة (d، r، g، OR) على مقياس مشترك واحد قبل تجميعها في تحليل تجميعي، أو عندما تطلب مجلة مقياسًا معياريًا محددًا.
الافتراضات. تفترض تحويلات d↔r و d↔OR أن السمة الأساسية مستمرة وتقريبًا طبيعية / لوجستية - افتراضات الكتب المدرسية القياسية وراء هذه الصيغ (Cohen 1988؛ Hedges & Olkin 1985).
الأخطاء الشائعة. تحويل تقدير النقطة دون تحويل فترة الثقة الخاصة به أيضًا؛ نسيان تصحيح العينة الصغيرة عند تجميع الدراسات الصغيرة (استخدم Hedges' g، وليس d الخام).
مثال عملي
انقر فوق أحد أزرار المثال أعلاه، ثم قم بتشغيل التحليل ، لرؤية عملية تحويل كاملة مع الصيغ وأمر R.
مراجع حسابات
- كوهين ج. تحليل القوة الإحصائية للعلوم السلوكية. الطبعة الثانية. هيلزديل، نيوجيرسي: إيرلبوم؛ 1988.
- هيدجز إل في. نظرية التوزيع لمقدر جلاس لحجم التأثير والمقدرات ذات الصلة. مجلة الإحصاء التربوي. 1981؛6(2):107-128.
- بورنشتاين م، هيدجز إل في، هيغينز جيه بي تي، روثستين إتش آر. مقدمة في التحليل التلوي. تشيتشستر: وايلي؛ 2009.
أمثلة عاملة
مثال 1 - تحويل d إلى r لكوهين
أشارت دراسة إلى أن قيمة Cohen's d تساوي 0.50 عند مقارنة مجموعتين. وباستخدام العلاقة القياسية، يُحوّل هذا إلى معامل ارتباط بيرسون r بقيمة تقارب 0.24. وبما أن القيمتين تقعان الآن على نفس المقياس، فإنه يمكن دمج هذه الدراسة مع الدراسات الارتباطية التي تُبلغ عن قيمة r مباشرةً.
مثال 2 — د إلى ز هيدجز
مع عينة صغيرة (ن = ٢٠)، يُبالغ معامل كوهين (d) قليلاً في تقدير تأثير المجتمع. بتطبيق تصحيح العينة الصغيرة، يتحول معامل كوهين (d) من ٠.٨٠ إلى معامل هيدجز (g) الذي يُقارب ٠.٧٧. القيمة المُصححة هي التي يجب تجميعها، لأن معامل كوهين (d) غير المُعدَّل يكون مُتحيزًا نحو الأعلى في الدراسات الصغيرة.
الافتراضات التي يجب التحقق منها
كان المقياس الأصلي مناسبًا للتصميم. يفترض التحويل أن حجم تأثير المصدر كان ملائمًا لكيفية إجراء الدراسة. إن تحويل مقياس غير مناسب ينقل المشكلة ببساطة إلى المقياس الجديد.
التحويلات تقريبية وليست متطابقة تمامًا. تعتمد صيغتا تحويل d إلى r وتحويل d إلى نسبة الاحتمالات على افتراضات التوزيع (على سبيل المثال، نموذج طبيعي أو لوجستي أساسي). تعامل مع القيم المحولة على أنها تقريبات جيدة، وليست متطابقة.
لا بد من وجود قدر من عدم اليقين في التقدير. إن تحويل التقدير النقطي فقط يُفقده دقته. لذا، يجب تحويل حدود الثقة أيضاً لكي يعكس التحليل المجمع الوزن الحقيقي لكل دراسة.
الأخطاء الشائعة
تحويل التقدير النقطي دون تحويل الفترة
لا يمكن ترجيح حجم التأثير المحوّل دون فاصل ثقة محوّل بشكل صحيح في التحليل التلوي. لذا، احرص دائمًا على تحويل الحدود أيضًا.
تجاهل تصحيح العينة الصغيرة
في الدراسات الصغيرة، يكون معامل كوهين (d) متحيزًا نحو الأعلى. استخدم معامل هيدجز (g) عند تجميع العينات الصغيرة بدلًا من معامل كوهين (d) غير المصحح.
التعامل مع القيم المحولة على أنها قيم دقيقة
تعتمد التحويلات على افتراضات النمذجة. إن ذكر نسبة الاحتمالات المحولة إلى ثلاثة أرقام عشرية كما لو تم قياسها مباشرة يبالغ في تقدير دقتها.
دمج المقاييس في مخطط غابة واحد دون تحويلها
إن رسم قيم d و r ونسب الأرجحية الخام معًا أمرٌ لا معنى له. يجب توحيد جميع الدراسات وفقًا لمقياس مشترك قبل تجميعها أو عرضها.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين معامل كوهين (d) ومعامل هيدجز (g)؟
إنهم يقدرون نفس متوسط الفرق المعياري، لكن Hedges' g يطبق تصحيحًا يزيل التحيز التصاعدي لـ d في العينات الصغيرة.
كيف يمكنني تحويل d إلى r؟
تربط صيغة قياسية بين الاثنين من خلال أحجام المجموعات؛ بالنسبة للمجموعات المتساوية، فإن d = 0.5 يتوافق مع r بالقرب من 0.24. وتطبق الآلة الحاسبة التعبير الدقيق.
هل يمكنني تحويل نسبة الاحتمالات إلى معامل كوهين (d)؟
نعم، يتم ذلك عبر نسبة الاحتمالات اللوغاريتمية وثابت القياس من التوزيع اللوجستي. تفترض النتيجة وجود سمة مستمرة كامنة، ويجب اعتبارها تقريبًا.
هل تتطابق النتيجة مع حزم R؟
نعم. تتبع التحويلات الصيغ المستخدمة في حزم التحليل التلوي القياسية، ويعرض الحاسب أمر R حتى تتمكن من إعادة إنتاج كل قيمة.
الآلات الحاسبة ذات الصلة
مراجع حسابات
- لينينجر إم، ريمان بي إل. مقدمة إحصائية للمدربين الرياضيين: استخدام فترات الثقة وأحجام التأثير لتقييم الأهمية السريرية. قطار أثل ي. 2017;51(12):1045–1048. PMID 28107049.
- باوتز ن، أوليفييه ب، ستاين ف. استخدام أحجام التأثير البارامترية في أبحاث العلاج الطبيعي العضلي الهيكلي في دراسة واحدة: دليل عملي تمهيدي. العلاج الطبيعي الرياضي. 2018؛ 32: 87-97. PMID 29778828.
- بورنشتاين م، هيدجز إل في، هيغينز جيه بي تي، روثستين إتش آر. مقدمة في التحليل التلوي. تشيتشستر: وايلي؛ 2009.
هل تحتاج إلى إجراء هذا التحليل لمخطوطتك؟
يقوم أخصائيو الإحصاء الحيوي الحاصلون على درجة الدكتوراه لدينا بمواءمة أحجام التأثير عبر الدراسات، ويأخذون عدم اليقين في الاعتبار خلال كل عملية تحويل، ويقدمون تحليلاً تلوياً جاهزاً للنشر مع مخرجات R قابلة للتكرار.