Si vous choisissez d'analyser un plan de contrôle pré-post-traitement avec une variable dépendante continue à l'aide d'une ANOVA mixte, il existe différentes façons de quantifier l'effet d'être dans le groupe de traitement. L'effet d'interaction est une option principale.
En général, j'aime particulièrement les mesures de type d de Cohen (c.-à-d. ). Je n'aime pas les mesures expliquées par la variance parce que les résultats varient en fonction de facteurs non pertinents tels que la taille relative des échantillons des groupes.
Ainsi, je pensais que je pouvais quantifier l'effet comme suit
- Ainsi, la taille de l'effet pourrait être définie comme
où fait référence au contrôle, t au traitement et 1 et 2 au pré et au post respectivement. σ pourrait être l'écart type groupé au temps 1.
Des questions:
- Est-il approprié d'étiqueter cette mesure de taille d'effet
d
? - Cette approche semble-t-elle raisonnable?
- Quelle est la pratique standard pour les mesures de taille d'effet pour de telles conceptions?
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Je pense que l' éta carré généralisé ( Olejnik et Algena, 2003 ; Bakeman, 2005 ) fournit une solution raisonnable à la quantification de la taille de l'effet qui se généralise entre les conceptions entre les S et à l'intérieur des S. Si je lis correctement ces références, l'eta-square généralisé devrait également généraliser à travers les tailles d'échantillon.
Le carré éta généralisé est automatiquement calculé par la fonction ezANOVA () dans le package ez pour R.
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Et je pense que l'on pourrait le dire clairement en notant (entre), afin que les gens sachent que c'est une taille d'effet de contrôle expérimental. Parce qu'il y a aussi une taille d'effet intra-groupe. Pour info. Bonne chance!
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