Continuous Predictors of Pretest-Posttest Change: Highlighting the Impact of the Regression Artifact
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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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 | 0,240 | 0,572 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».