Cohen's d, Hedges' g, korelasyon (r) ve odds oranı arasında etki büyüklüğü dönüşümü.
Etki büyüklüğü dönüştürücü, bir çalışmanın etki büyüklüğünü farklı ölçütler arasında çeviren bir istatistik aracıdır: Cohen's d (standartlaştırılmış ortalama farkı), Hedges' g (küçük örneklem düzeltmesi, Hedges 1981), point-biserial korelasyon r ve odds oranı (Chinn 2000 lojistik yöntemi). Meta-analiz yürüten, farklı çalışmaları karşılaştıran veya hakem yanıtı hazırlayan araştırmacılar, biyoistatistikçiler ve tez öğrencileri için tasarlanmıştır.
4 Ölçüt
d · g · r · OR
Meta-analiz
Ortak birim
Şeffaf
J ve a terimi
Dönüşümler istatistiksel varsayımlara (normallik, lojistik latent değişken, eşit varyans) dayanır; varsayımlar karşılanmadığında sonuçlar yaklaşık kalır. Kritik uygulamalarda dönüşüm yöntemi raporlanmalıdır.
Standartlaştırılmış ortalama farkı
Grup büyüklükleri Hedges' g düzeltmesi ve d↔r dönüşümü için gereklidir.
Sonuçlar burada görünecek
Ölçüt seçin, değer ve grup büyüklüklerini girin
Kaynak künyeli, biyoistatistik ve klinik araştırma perspektifiyle hazırlanmıştır.
Etki büyüklüğü dönüştürücü, bir çalışmanın etki büyüklüğünü farklı ölçütler arasında çeviren bir istatistik aracıdır: Cohen’s d (standartlaştırılmış ortalama farkı), Hedges’ g (küçük örneklem için düzeltilmiş d), point-biserial korelasyon r ve odds oranı. Girdiğiniz bir metriği, grup büyüklüklerini kullanarak diğer üç ölçüte dönüştürür.
Farklı çalışmalar etki büyüklüğünü farklı birimlerle raporlar. Meta-analiz yürütürken, literatürdeki çalışmaları karşılaştırırken veya bir hakem yanıtı hazırlarken bu ölçütlerin ortak bir birime çevrilmesi gerekir. Etki büyüklüğü, örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak sonucun pratik önemini gösterir; p-değerinin tek başına söylemediği "ne kadar" sorusuna yanıt verir.
Meta-analiz yürüten, sistematik derleme hazırlayan, farklı çalışmaları karşılaştıran araştırmacılar, biyoistatistikçiler ve tez öğrencileri için tasarlanmıştır. Hakem yanıtında etki büyüklüğü raporlaması istenen yazarlar için de pratik bir dönüştürme aracıdır.
Elinizdeki ölçütü (d, g, r veya OR) seçin, değeri ve iki grubun örneklem büyüklüklerini girin. Grup büyüklükleri Hedges’ g düzeltmesi ve d↔r dönüşümü için gereklidir. Dönüştür tuşuna bastığınızda dört ölçüt birlikte ve şeffaf ara terimlerle (düzeltme faktörü J, point-biserial a terimi) hesaplanır.
Cohen (1988) kaba eşikler önermiştir: d ≈ 0,2 küçük, d ≈ 0,5 orta, d ≈ 0,8 büyük etki. Ancak bu eşikler bağlamdan bağımsız kabul edilmemelidir; bir alanda küçük sayılan bir etki klinik açıdan anlamlı olabilir. Etki büyüklüğü her zaman güven aralığı ve çalışma bağlamıyla birlikte yorumlanmalıdır.
Tüm dönüşümler Cohen’s d üzerinden pivotlanır. Hedges’ g için Hedges (1981) düzeltme faktörü J = 1 − 3/(4·df − 1); d↔r için point-biserial ilişki r = d/√(d² + a); d↔OR için Chinn (2000) lojistik yöntemi lnOR = d·π/√3 kullanılır. Hesaplama sunucu tarafında yürütülür.
Dönüşümler belirli varsayımlara dayanır: d↔OR dönüşümü altta yatan sürekli bir değişkenin lojistik dağıldığını, d↔r dönüşümü grup büyüklük oranına duyarlılığı varsayar. Varsayımlar karşılanmadığında dönüştürülmüş değerler yaklaşık kalır. Meta-analiz gibi kritik uygulamalarda dönüşüm yöntemi ve varsayımları şeffaf biçimde raporlanmalıdır.
Meta-analiz tasarımı, etki büyüklüğü hesaplama ve birleştirme, heterojenite değerlendirmesi (I², τ²), forest/funnel plot üretimi ve yayın yanlılığı analizinde biyoistatistik desteği sunuyoruz.
Bu hesaplayıcıyla birlikte kullanabileceğiniz araçlar
Araştırmanızı bir üst seviyeye taşıyacak profesyonel destek
Etki büyüklüğü hesaplama, heterojenite değerlendirmesi ve forest plot üretimi dahil meta-analiz sürecinde biyoistatistik desteği sunuyoruz.
Etki büyüklüğü, iki grup arasındaki farkın veya iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ölçeklendiren, örneklem büyüklüğünden bağımsız bir istatistiktir. Farklı çalışmalar bu gücü farklı ölçütlerle raporlar: standartlaştırılmış ortalama farkı (Cohen’s d veya küçük örneklem için düzeltilmiş Hedges’ g), korelasyon katsayısı (r) ya da kategorik sonuçlarda odds oranı (OR).
Meta-analiz yaparken veya literatürdeki çalışmaları karşılaştırırken bu ölçütlerin ortak bir birime çevrilmesi gerekir. Bu araç, girdiğiniz bir etki büyüklüğünü Cohen’s d üzerinden diğer ölçütlere dönüştürür: Hedges’ g için Hedges (1981) düzeltme faktörünü, d↔r için point-biserial ilişkiyi, d↔OR için Chinn (2000) lojistik yöntemini kullanır. Dönüşümler ilgili istatistiksel varsayımlara dayanır ve kritik uygulamalarda şeffaf biçimde raporlanmalıdır.
Bu araç eğitim ve araştırma desteği amaçlıdır. Etki büyüklüğü dönüşümleri belirli varsayımlara (normallik, lojistik latent değişken, gruplar arası eşit varyans) dayanır; varsayımlar karşılanmadığında sonuçlar yaklaşık kalır. Meta-analiz ve yayın gibi kritik uygulamalarda dönüşüm yöntemi ve varsayımları raporlanmalıdır.