Come si calcolano gli intervalli di confidenza per Cohen's d?

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Ho calcolato i coefficienti di regressione di Cohen (dalla statistica t), i rapporti di probabilità e le differenze di significato, sperando di riunire i risultati in una meta-analisi e vedere come funziona. Tuttavia, in Stata, non sembra che tu sia in grado di raggruppare questi risultati senza intervalli di confidenza per Cohen's d, quindi la mia domanda è: come posso aggirare questo? C'è un modo per calcolarlo o c'è un modo per raggruppare i risultati in Stata senza queste informazioni?

So che ci sono diversi lati negativi in questo tipo di meta-analisi, ma sono incuriosito dal vedere come funziona rispetto a diverse analisi più piccole di dimensioni di effetti specifici.

cohens-d

— Nick Cox
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$d$

(\frac{n_{1} + n_{2}}{n_{1} n_{2}} + \frac{d^{2}}{2 (n_{1} + n_{2} - 2)}) (\frac{n_{1} + n_{2}}{n_{1} + n_{2} - 2}),

$\left( \frac{n_1 + n_2}{n_1 n_2} + \frac{d^2}{2(n_1+n_2-2)}\right) \left(\frac{n_1 + n_2}{n_1+n_2-2} \right),$ dove

n_{1}

$n_1$ e

n_{2}

$n_2$ sono le dimensioni del campione dei due gruppi confrontati e

d

$d$ è di Cohen

d

$d$ .

Prendendo la radice quadrata di questa varianza si ottiene l'errore standard di $d$ , necessario come input da molti dei pacchetti di meta-analisi scritti dall'utente per Stata . (Alcuni accettano anche intervalli di confidenza come input, ma li convertono semplicemente in errori standard internamente.)

— una fermata
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Perché non ottieni la deviazione standard prendendo la radice quadrata di quella varianza? Pensavo che la varianza fosse definita come la deviazione standard al quadrato. O abbiamo a che fare con una diversa definizione di "varianza" qui?

— Speldosa,

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Questa è una vecchia domanda, ma qualcuno potrebbe essere alla ricerca di una risposta rapida (questa è in R, ma abbastanza veloce). Il pacchetto MBESS offre uno strumento di conversione semplice.

install.packages("MBESS")
library(MBESS)

per esempio

ci.smd(smd=.69,n.1=X, n.2=Y)

— Donnied
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