Разница между Cohen'd и Hedges'g для показателей размера эффекта

Для анализа размера эффекта я замечаю, что существуют различия между Cohen'd, Hedges's g и Hedges'g*.

  • Являются ли эти три метрики обычно очень похожими?
  • В каком случае они могут дать разные результаты?
  • Также является ли вопрос предпочтения, какую из них я использую или использую в отчетах?
Jeromy Anglim
Редактировал вопрос 19-го августа 2010 в 8:02
Машинное Обучение И Анализ Данных
effect-size cohens-d
18-го августа 2010 в 5:35
54 просмотров
Решение

И Cohen'd, и Hedges'g объединяют вариации в предположении равных популяционных вариаций, но g объединяет, используя n - 1 для каждой выборки вместо n, что дает лучшую оценку, особенно чем меньше размер выборки. И d, и g несколько положительно смещены, но лишь незначительно для умеренных и больших размеров выборки. Смещение уменьшается при использовании g*. Метод d по Глассу не предполагает равных вариаций, поэтому в качестве стандартизатора разницы между двумя средними используется sd контрольной группы или базовой группы сравнения.

Эти величины эффектов, а также величины Клиффа и другие непараметрические величины эффектов подробно обсуждаются в моей книге:

Grissom, R. J., & Kim, J, J. (2005). Размеры эффектов для исследований: Широкий практический подход. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Комментарии (0)

Насколько я понимаю, Hedges's g - это несколько более точная версия Cohen's d (с объединенным SD), поскольку мы добавляем поправочный коэффициент для малой выборки. Обе меры обычно согласуются, когда предположение о гомоскедастичности не нарушается, но мы можем встретить ситуации, когда это не так, см. например, McGrath & Meyer, Psychological Methods 2006, 11(4): 386-401 (pdf). Другие работы перечислены в конце моего ответа.

В целом я обнаружил, что почти в каждом психологическом или биомедицинском исследовании сообщается именно этот коэффициент Коэна (Cohen's d); вероятно, это следует из известного правила интерпретации его величины (Cohen, 1988). Я не знаю ни одной недавней работы, в которой бы рассматривалось g Хеджеса (или дельта Клиффа в качестве непараметрической альтернативы). У Брюса Томпсона есть пересмотренная версия раздела APA о величине эффекта.

Погуглив об исследованиях методом Монте-Карло для оценки величины эффекта, я нашел эту статью, которая может быть интересна (я прочитал только аннотацию и схему моделирования): Robust Confidence Intervals for Effect Sizes: A Comparative Study of Cohen's d and Cliff's Delta Under Non-normality and Heterogeneous Variances (pdf).

Что касается вашего второго комментария, пакет MBESS R включает различные утилиты для расчета ES (например, smd и связанные с ней функции).

Другие ссылки

  1. Закзанис, К.К. (2001). Статистика, чтобы говорить правду, всю правду и ничего, кроме правды: формулы, наглядные числовые примеры и эвристическая интерпретация анализа величины эффекта для нейропсихологических исследователей. Archives of Clinical Neuropsychology, 16(7), 653-667. (pdf)
  2. Durlak, J.A. (2009). Как выбрать, рассчитать и интерпретировать величину эффекта. Журнал педиатрической психологии (pdf)
Комментарии (1)

Если вы, как и я, пытаетесь понять основное значение Hedges' g, возможно, вам это будет полезно:

Величина коэффициента Хеджеса g может быть интерпретирована с помощью Cohen's (1988 [2]) конвенцию как малую (0,2), среднюю (0,5) и большую (0,8). [1]

Их определение коротко и ясно:

Hedges' g - это разновидность коэффициента Коэна, который корректирует погрешности, связанные с малым размером выборки (Hedges & Olkin, 1985). [1] сноска

Я был бы признателен экспертам по статистике, которые отредактировали бы эту статью, чтобы добавить какие-либо важные предостережения к утверждению о малом (0,2), среднем (0,5) и большом (0,8), чтобы помочь неспециалистам избежать неправильной интерпретации чисел Hedges' g, используемых в исследованиях в области социальных наук и психологии.

[1] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2848393/ The Effect of Mindfulness-Based Therapy on Anxiety and Depression: Мета-аналитический обзор Стефан Г. Хофманн, Элис Т. Сойер, Эшли А. Витт и Диана О. J Consult Clin Psychol. 2010 April; 78(2): 169-183. doi: 10.1037/a0018555

[2] Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Erlbaum; Hillsdale, NJ: 1988 (цитируется в [1])

joshoff
Редактировал ответ 19-го апреля 2013 в 4:37
Комментарии (1)