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Enregistrement W2026405046 · doi:10.1177/0013164404268675

Effect Sizes and their Intervals: The Two-Level Repeated Measures Case

2005· article· en· W2026405046 sur OpenAlexaff
James Algina, H. J. Keselman, Randall D. Penfield

Notice bibliographique

RevueEducational and Psychological Measurement · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticsMathematicsConfidence intervalEstimatorSample size determinationVariance (accounting)Coverage probabilityPopulationEconometricsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probability coverage for eight different confidence intervals (CIs) of measures of effect size (ES) in a two-level repeated measures design was investigated. The CIs and measures of ES differed with regard to whether they used least squares or robust estimates of central tendency and variability, whether the end critical points of the interval were obtained using a theoretical or an empirical sampling distribution, and whether the ESs used a pooled or nonpooled estimate of error variability. These intervals were compared when data were obtained from both normal and nonnormal distributions and when the population magnitude of effect, size of sample, and variance heterogeneity were varied. Itwas found that the ESs and intervals that used robust estimators and critical values were obtained through a bootstrap method better at controlling the probability coverage (i.e., within [.925, .975]).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,308
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,764
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3080,764
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,764
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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