Cohen's <i>d</i> Corrected for Case IV Range Restriction: A More Accurate Procedure for Evaluating Subgroup Differences in Organizational Research
Notice bibliographique
Résumé
Organizational and staffing researchers are often interested in evaluating whether subgroup differences exist (e.g., between Caucasian and African‐American individuals) on predictors of job performance. To investigate subgroup differences, researchers often will collect data from current employees to make inferences about subgroup differences among job applicants. However, the magnitude of subgroup differences (i.e., Cohen's d) within incumbent samples may be different (i.e., smaller) than the magnitude of subgroup differences in applicant samples because selection of applicants typically reduces the variance of scores on the predictors (i.e., because lower scoring applicants are not selected). If researchers seek to generalize a d value in an incumbent sample to the applicant population, they may use Bobko, Roth, and Bobko's (correcting the effect size of d for range restriction and unreliability, 2001) Case II or III correction. By extension, Hunter, Schmidt, and Le (implications of direct and indirect range restriction for meta‐analysis methods and findings, 2006) have proposed a Case IV correction, which is more realistic than Bobko et al.'s approach. Therefore, this paper develops a Case IV correction for d (i.e., dc4). The simulation results showed that the dc4 was generally accurate across 6,000 simulation conditions. Moreover, 2 published datasets were reanalyzed to show the influence of the Case IV correction on d. In addition, implications and future directions of the dc4 are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,375 | 0,625 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».