Cohena h -Cohen's h

W statystycznych , Cohena H , spopularyzował Jacob Cohen jest miarą odległości między dwoma proporcjach lub prawdopodobieństwa . Cohena h ma kilka powiązanych zastosowań:

• Można go użyć do opisania różnicy między dwoma proporcjami jako „małych”, „średnich” lub „dużych”.
• Można go użyć do określenia, czy różnica między dwoma proporcjami jest „ znacząca ”.
• Można go wykorzystać do obliczenia wielkości próby do przyszłych badań.

Przy pomiarze różnic między proporcjami h Cohena może być używane w połączeniu z testowaniem hipotez . „ Istotna statystycznie ” różnica między dwoma proporcjami jest rozumiana jako oznaczająca, że ​​biorąc pod uwagę dane, jest prawdopodobne, że występuje różnica w proporcjach populacji. Jednak różnica ta może być zbyt mała, aby miała znaczenie - statystycznie istotny wynik nie mówi nam o wielkości różnicy. Z drugiej strony h Cohena kwantyfikuje wielkość różnicy, co pozwala nam zdecydować, czy różnica jest znacząca.

Używa

Naukowcy wykorzystali h Cohena w następujący sposób.

• Opisz różnice w proporcjach, korzystając z praktycznych kryteriów określonych przez Cohena. Mianowicie, h = 0,2 to „mała” różnica, h = 0,5 to „średnia” różnica, a h = 0,8 to „duża” różnica.
• Omów tylko różnice, które mają h większe niż pewna wartość progowa, na przykład 0,2.
• Kiedy wielkość próby jest tak duża, że ​​wiele różnic może być statystycznie znaczących, h Cohena identyfikuje różnice „znaczące”, „ znaczące klinicznie ” lub „praktycznie istotne”.

Obliczenie

Biorąc pod uwagę prawdopodobieństwo lub proporcję p , między 0 a 1, jego „transformacja łukowa” wynosi

${\ displaystyle \ varphi = 2 \ arcsin {\ sqrt {p}}}$

Biorąc pod uwagę dwie proporcje, a , h jest definiowane jako różnica między ich przekształceniami łukowymi. Mianowicie, ${\ displaystyle p_ {1}}$${\ displaystyle p_ {2}}$

${\ displaystyle h = \ varphi _ {1} - \ varphi _ {2}}$

Jest to czasami nazywane „kierunkowym h ”, ponieważ oprócz pokazania wielkości różnicy pokazuje, która z dwóch proporcji jest większa.

Często badacze mają na myśli „niekierunkowe h ”, które jest po prostu wartością bezwzględną kierunkowego h :

${\ Displaystyle h = \ lewo | \ varphi _ {1} - \ varphi _ {2} \ prawo |}$

W R h Cohena można obliczyć za pomocą ES.hfunkcji w pwrpakiecie lub cohenHfunkcji w rcompanionpakiecie

Interpretacja

Cohen udostępnia następujące opisowych interpretacje h jako zasada :

• h = 0,20: „mała wielkość efektu”.
• h = 0,50: „średni efekt”.
• h = 0,80: „duży efekt”.

Cohen ostrzega, że:

Tak jak poprzednio, czytelnikowi radzi się, aby unikał stosowania tych konwencji, jeśli może, na rzecz dokładnych wartości dostarczanych przez teorię lub doświadczenie w określonej dziedzinie, w której pracuje.

Niemniej jednak wielu badaczy stosuje podane konwencje.

Obliczenie wielkości próbki

Zobacz też

• Statystyki szacunkowe
• Znaczenie kliniczne
• Cohena d
• Iloraz szans
• Rozmiar efektu
• Określenie wielkości próbki

Bibliografia