Continuous Predictors of Pretest-Posttest Change: Highlighting the Impact of the Regression Artifact
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are often interested in exploring predictors of change, and commonly use a regression based model or a gain score analysis to compare degree of change across groups. Methodologists have cautioned against the use of the regression based model when there are non-random group differences at baseline because this model inappropriately corrects for baseline differences. Less research has addressed the issues that arise when exploring continuous predictors of change (e.g., a regression model with posttest as the outcome and pretest as a covariate). If continuous predictors of change correlate with pretest scores, the modeled relationship between predictors and change may be an artefact. This two-part study explored the statistical artefact that may arise when continuous predictors of change are included in pretest-posttest regression based models. Study 1 revealed that the problematic regression based model is currently being applied in psychology literature more often than non-problematic models, and that the conditions leading to the artefact were met in a significant amount of studies reviewed. Study 2 demonstrated that the artefact arises in conditions common within psychological research, and directly impacts Type I error rates. Recommendations are provided regarding which regression based models are appropriate when pretest scores are correlated with continuous predictors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle