Editverse Ücretsiz Hesap Makinesi
Etki Büyüklüğü Dönüştürücü (d, r, OR, Hedges' g)
Cohen's d, Pearson's r, olasılık oranı ve Hedges' g gibi yaygın etki büyüklüğü ölçütleri arasında, sonucun arkasındaki tam R komutuyla dönüşüm yapın. Aşağıda ayrıntılı bir yorumlama kılavuzu bulunmaktadır. R 4.3.3 ile doğrulanmıştır.
Basit Sözlerle
Farklı çalışmalar etkileri farklı birimlerde rapor eder: bir deneme Cohen'in d değerini , bir anket Pearson'ın r değerini ve bir epidemiyolojik çalışma olasılık oranını verebilir . Bunları karşılaştırmak veya birleştirmek için öncelikle ortak bir ölçeğe yerleştirmeniz gerekir. Bu dönüştürücü, bir ölçütü diğerine çeviren standart formülleri uygular.
Hedges'in g'si , Cohen'in d'sine uygulanan küçük örneklem düzeltmesidir ve d, r ve log olasılık oranı arasındaki dönüşümler, iyi bilinen cebirsel yöntemleri izler. Önemli uyarı şudur ki, dönüşüm nokta tahmininin ilişkisini korur ancak orijinal ölçünün tasarım için uygun olduğunu varsayar; kötü bir ölçüt seçimi, dönüştürme yoluyla düzeltilemez.
Etki Boyutu Dönüştürme İşlemi Ne Zaman Kullanılır?
Farklı ölçütler bildiren çalışmaları sentezlerken, çoğunlukla meta-analiz öncesinde veya bir dergi, yazılımınızın üretmediği standartlaştırılmış bir ölçü istediğinde etki büyüklüklerini dönüştürün. Tek bir ölçeğe dönüştürmek, tüm çalışmaları tek bir orman grafiğine yerleştirmenizi sağlar.
Belirsizliği yalnızca nokta tahminiyle sınırlı kalmayıp, dönüşüm boyunca her zaman dikkate alın: güven aralığı sınırlarını da dönüştürün ve sonucu güven aralığıyla birlikte bildirin . Hedef kitlenize uygun ölçütü seçin — korelasyonel alanlar için r, grup karşılaştırmaları için d veya g, ikili sonuçlar için olasılık oranı. Henüz temel etki büyüklüğünü hesaplamadıysanız, etki büyüklüğü hesaplayıcımızla başlayın.
n1 ve n2 yalnızca r ve Hedges' g arasında dönüşüm yapmak için gereklidir (a = (n1+n2)²/(n1·n2) ve df = n1+n2−2 aracılığıyla). d↔OR dönüşümünü etkilemezler.
Kullanıcı Rehberi
Ne zaman kullanılır? Farklı ölçeklerde (d, r, g, OR) bildirilen etki büyüklüklerini meta-analizde birleştirmeden önce ortak bir ölçüye dönüştürmek veya bir dergi belirli bir standartlaştırılmış ölçü talep ettiğinde kullanılır.
Varsayımlar. d↔r ve d↔OR dönüşümleri, altta yatan özelliğin sürekli ve yaklaşık olarak normal/lojistik dağılıma sahip olduğunu varsayar; bu, bu formüllerin arkasındaki standart ders kitabı varsayımlarıdır (Cohen 1988; Hedges & Olkin 1985).
Sık yapılan hatalar. Nokta tahminini güven aralığını dönüştürmeden dönüştürmek; küçük örneklem çalışmalarını birleştirirken küçük örneklem düzeltmesini unutmak (ham d yerine Hedges'in g değerini kullanmak).
Çalışılmış örnek
Yukarıdaki örnek düğmelerden birine tıklayın, ardından Analizi Çalıştır'ı seçin ; formüller ve R komutuyla birlikte eksiksiz bir dönüştürme işlemini göreceksiniz.
Referanslar
- Cohen J. Davranış Bilimleri için İstatistiksel Güç Analizi. 2. baskı. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
- Hedges LV. Etki büyüklüğünün Glass tahmincisi ve ilgili tahminciler için dağıtım teorisi. J Educ Stat. 1981;6(2):107–128.
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR. Meta-Analize Giriş. Chichester: Wiley; 2009.
Çalışılan Örnekler
Örnek 1 — Cohen'in d'den r'ye dönüşümü
Bir çalışmada, iki grup karşılaştırması için Cohen'in d değerinin 0.50 olduğu bildirilmiştir. Standart ilişki kullanılarak, bu değer yaklaşık 0.24'lük bir Pearson r değerine dönüşür. İki değer artık aynı ölçekte yer aldığından, bu çalışma doğrudan r değerini bildiren korelasyonel çalışmalarla birleştirilebilir.
Örnek 2 — d'den Hedges'in g'sine
Küçük bir örneklemde (n = 20), Cohen'in d değeri popülasyon etkisini biraz abartmaktadır. Küçük örneklem düzeltmesi uygulandığında, d = 0.80 değeri yaklaşık 0.77 olan Hedges'in g değerine dönüşür. Düzeltilmiş değer, birleştirilecek değerdir, çünkü düzeltilmemiş d değeri küçük çalışmalarda yukarı doğru sapma gösterir.
Kontrol Edilmesi Gereken Varsayımlar
Orijinal ölçüt, tasarıma uygundu. Dönüştürme, kaynak etki büyüklüğünün çalışmanın yürütülme şekline uygun olduğunu varsayar. Uygun olmayan bir ölçütü dönüştürmek, sorunu yeni ölçeğe de taşır.
Dönüşümler yaklaşık değerlerdir, tam eşdeğerlikler değildir. d-r ve d-olasılık oranı formülleri dağılımsal varsayımlara (örneğin, altta yatan normal veya lojistik model) dayanmaktadır. Dönüştürülen değerleri özdeşlikler olarak değil, iyi yaklaşımlar olarak değerlendirin.
Tahminle birlikte belirsizlik de gelmelidir. Sadece nokta tahminini dönüştürmek, onun hassasiyetini ortadan kaldırır. Havuzlanmış analizin her çalışmanın gerçek ağırlığını yansıtması için güven aralıklarını da dönüştürün.
Yaygın hatalar
Nokta tahminini dönüştürüyoruz, ancak aralığı dönüştürmüyoruz.
Dönüştürülmüş güven aralığı olmadan dönüştürülmüş etki büyüklüğü, meta-analizde doğru şekilde ağırlıklandırılamaz. Sınırları da her zaman dönüştürün.
Küçük örneklem düzeltmesini unutmak
Küçük örneklem grupları için Cohen'in d değeri yukarı doğru sapma gösterir. Küçük örneklemleri birleştirirken düzeltilmemiş d yerine Hedges'in g değerini kullanın.
Dönüştürülen değerleri kesin değerler olarak ele almak
Dönüşümler modelleme varsayımlarına dayanır. Dönüştürülmüş bir olasılık oranını üç ondalık basamağa kadar sanki doğrudan ölçülmüş gibi vermek, doğruluğunu abartmaktır.
Bir orman grafiğinde farklı ölçümleri dönüştürmeden karıştırma
Ham d, r ve olasılık oranlarını bir arada göstermek anlamsızdır. Bir araya getirmeden veya görüntülemeden önce her çalışmayı ortak bir ölçüte indirin.
Sıkça Sorulan Sorular
Cohen'in d'si ile Hedges'in g'si arasındaki fark nedir?
Aynı standartlaştırılmış ortalama farkı tahmin ederler, ancak Hedges'in g'si, küçük örneklerdeki d'nin yukarı yönlü sapmasını ortadan kaldıran bir düzeltme uygular.
d'yi r'ye nasıl çeviririm?
İki değer, grup büyüklükleri aracılığıyla standart bir formülle birbirine bağlanır; eşit gruplar için d = 0.5, r'nin 0.24'e yakın bir değere karşılık gelir. Hesap makinesi tam ifadeyi uygular.
Olasılık oranını Cohen'in d değerine çevirebilir miyim?
Evet, logaritmik olasılık oranı ve lojistik dağılımdan elde edilen bir ölçekleme sabiti aracılığıyla. Sonuç, altta yatan sürekli bir özelliği varsayar ve bir yaklaşım olarak okunmalıdır.
Sonuç R paketleriyle uyumlu mu?
Evet. Dönüşümler, standart meta-analiz paketlerinde kullanılan formülleri takip eder ve hesap makinesi, her değeri yeniden üretebilmeniz için R komutunu gösterir.
İlgili Hesap Makineleri
Referanslar
- Lininger M, Riemann BL. Spor antrenörleri için istatistiksel temel bilgiler: Klinik anlamlılığı değerlendirmek için güven aralıklarının ve etki büyüklüklerinin kullanımı. J Athl Treni. 2017;51(12):1045–1048. PMID28107049.
- Pautz N, Olivier B, Steyn F. Tek çalışma tabanlı kas-iskelet sistemi fizyoterapi araştırmalarında parametrik etki büyüklüklerinin kullanımı: pratik bir kılavuz. Fizik Tedavi Sporu. 2018; 32: 87-97. PMID29778828.
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR. Meta-Analize Giriş. Chichester: Wiley; 2009.
Makaleniz için bu analize mi ihtiyacınız var?
Doktora derecesine sahip biyoistatistikçilerimiz, çalışmalar arasında etki büyüklüklerini uyumlu hale getirir, her dönüşümde belirsizliği dikkate alır ve tekrarlanabilir R çıktısı ile yayınlanmaya hazır bir meta-analiz sunar.