Psikolojik araştırma sadece bir sonucun istatistiksel olarak önemli olup olmadığını düşünmekten daha fazlasını gerektirir. Etkisi büyüklüğü, araştırmacılara yardımcı olan önemli bir ölçüdür, öğrenciler ve uygulayıcılar çalışma bulgularının pratik önemini ölçerler.P değerliler bize bir etkinin var olup olmadığını söyler, etki boyutları gerçek dünya uygulamaları açısından anlamlı olduğunu ortaya koyar. Bu kapsamlı kılavuz psikolojik araştırma sonuçlarını yorumlayarak, araştırma bulgularını değerlendirmede size bilgi sağlayarak size kanıt temelli kararlar verir.
Etkisi Nedir?
Etkisi büyüklüğü bir fenomenin büyüklüğünin nicel bir ölçüdür. p değerlilerden farklı olarak, bu sadece bir etkinin var olup olmadığını ve sonuçların tesadüfen meydana geldiğini gösteren olasılık, etki boyutları bize gerçek dünya açısından ne kadar büyük veya anlamlı olduğunu söyler. Etkisi büyüklüğü, gruplar arasındaki ilişkinin değişkenler veya farkların arasındaki farkı ne kadar anlamlı olduğunu söyler, bir araştırma sonucun pratik önemini gösterir.
Etkisi boyutları, ampirik çalışmaların sonuçlarını ölçtü ve böylece araştırma sorusunun önemli cevabı sağlar. İstatistiksel hipotez testlerine tamamlayıcı bir araç olarak hizmet eder ve yeni deneyler için örnek boyutlarda önemli bir rol oynarlar. Psikolojik araştırma bağlamında, etki boyutları, istatistiksel bulgular ve pratik uygulamalar arasındaki boşluklara yardımcı olur.
İstatistik ve Pratik Kayıt Arasında Ayrılma
Etki büyüklüğündeki en önemli kavramlardan biri, istatistiksel önem ve pratik önem arasındaki ayrımdır. İstatistiksel önem, bir çalışmada bir etkinin var olduğunu gösterirken, gerçek dünyada anlamlı olmanın çok büyük olduğunu gösterir. İstatistiksel önem, p değerleri ile ifade edilir, ancak pratik önem etki boyutları ile temsil edilir.
Çok büyük bir örnek boyutu ile bir çalışma düşünün. Bir örnek Pearson korelasyon katsayısı 0.0. Örnek büyüklüğü 1000 ise istatistiksel olarak önemlidir.Bu analizden elde edilen önemli p değeri, özellikle bir uygulamadaki ilginin korelasyonu olabilir. Bu örnek, araştırmacıların neden raporlanması ve bulgularının tam bir resmini sunmak için sonuçları yorumlamaları gerekir.
Etkisi-boyut raporlaması, sadece standart bir etki ölçüleriyle bir önem testin ötesine geçmelidir, çünkü yorum yapmadan raporlanma boyutları, etkilerin herhangi bir substantive önemine sahip olup olmadığını veya daha önce bildirilen etkilerle nasıl kıyaslandığını iletişim halindeki önemli bir boşluk vurgular.
Psikolojik Araştırmalarda Etkisi Boyutları
Psikolojik araştırmacılar araştırma tasarımına ve analiz edilen verilerin türüne bağlı olarak çeşitli etki boyutlarını kullanır. Farklı etki boyutlarını anlamak ve bunları kullanmak hem araştırmayı yürütmek hem de yorumlamak için önemlidir.
Standartlaştırılmış vs. Standartlaştırılmış Etkisi Boyutları
Standartlaştırılmış etki boyutları, mutlak anlamda bilgi sağlar, kullanılan ölçeklerin değerleri açısından, bu nedenle genel olarak yorumlanması kolaydır. Standartlaştırılmış etki boyutları, diğer taraftan, keyfi birimlerden özgür oldukları avantajlarla ilgili bir bilgi parçasıdır. Ancak, birçok yaygın olarak kullanılan etki boyutu, yanlış anlaşılmaz veya aşırılık riskini alır.
Standartlaştırılmış etki boyutu önlemleri genellikle incelenen değişkenlerin ölçümlerinin incelendiği zaman kullanılır, örneğin bir kişilik testi üzerinde bir puan olarak, bir şekilde, farklı çalışmalar için hesaplanabilir ve sonra genel bir özetle birleştirilebilir.
Cohen'in dörtüsü
Cohen'in d, psikolojik araştırmadaki en yaygın kullanılan etki büyüklüğü ölçülerinden biridir. Cohen'in d iki grubu karşılaştırmak için tasarlanmıştır. Standart sapma birimlerinde bunu ifade eder ve size iki anlama arasındaki standart sapmaların ne kadar standart sapmalar olduğunu söyler.
Bu istatistikler standart bir fark olarak sunulur (Cohen's d veya Hedges' g) veya hangi standart sapmanın kullanıldığına bağlı olarak bir çok değişken vardır.
Cohen'in d, istatistik test için örnek boyutlarda sıklıkla kullanılır. Daha düşük bir Cohen'in d daha büyük örnek boyutlardaki gereksinimini gösterir ve tersi, daha sonra istenen önem seviyesi ve istatistiksel güç parametreleri ile birlikte belirlenebilir.
Correlation Co effective (r)
Pearson korelasyon katsayısı (r) iki değişken arasındaki lineer bir ilişkinin gücünü ve yönünü gösterir. Değerler -1'den +1'e, daha güçlü ilişkilerde daha yakın olan değerlere daha yakın olan değerler ile, olumlu bir değer, her iki değişkenin de artmasını veya azaltılmasını sağlarken, negatif bir değer bir ters ilişki gösterir.
Geometrik katlama katsayısı özellikle bireysel farklılıklar araştırmalarında yararlıdır, araştırmacılar değişkenlerin bireylerde nasıl avary olduğunu inceler. Hem boyut hem de yön bilgilerini sağlar, birçok psikolojik çalışma için çok yönlü bir etki boyutunu ölçer.
Eta Squared ( ⁇ 2) ve Partial Eta Squared
Eta meydand, ANOVA testlerinde bağımsız bir değişken tarafından açıklanan bağımlı değişkenin oranını temsil eder. Soruya cevap verir: “Sonuçta toplam değişkenin oranı incelenebilir mi?”
Bu önlemler, birçok grup veya faktörle deneysel tasarımlarda özellikle yararlıdır, çünkü sonuç varyanını açıklayan farklı değişkenlerin göreceli önemi hakkında bilgi sağlarlar.
Diğer Etkisi Boyut Ölçüleri
Bu yaygın önlemlerin ötesinde, psikolojik araştırmacılar, Phi kat ve Cramér'ın V gibi çeşitli diğer etkiler kullanabilir. Bu, kedisel sonuçlar için oran oranları, epidemiyolojik çalışmalar için risk oranları ve çeşitli önlemler içerir.
Neden Etkisi Boyutu Psikolojik Araştırmalarda Önemlidir
Etkisi büyüklüğü, p değerlilerin tek başına sunamayacağı istatistiksel öneme temel bağlam sağlar. Etki boyutlarını anlamak araştırmacıların daha iyi çalışmalar tasarlamalarına yardımcı olur, bulguları daha doğru yorumlayın ve sonuçları daha etkili bir şekilde iletişim kurmak.
İstatistiksel keşifler
Bir çalışma iki grup arasında istatistiksel olarak önemli bir fark bulabilir, ancak etki boyutu küçükse, gerçek fark pratikte uygun olabilir. Tersine, büyük bir etki boyutu psikolojik pratik ve politikayı etkileyebilir, istatistiksel önemi küçük örnek boyutlardan dolayı elde edilememektedir.
Etkisi boyutları, geleneksel null hipotez öneminin test edemeyeceği bir test sonucu hakkında değerli bilgiler sağlayabilir, örneğin bir fark veya ilişki büyüklüğü gibi. Bu ek bilgi, uygulama veya politikadaki araştırma bulgularının kararlarının nasıl belirlendiğinin hakkında bilgi sahibi olmak önemlidir.
Meta-Anized ve Research Synthesis
Etkisi büyüklüğü hesaplamaları meta-analiz temeldir, bu da birden fazla çalışmadan verilere dayanan birleşik etki boyutunu sağlamak için tasarlanmıştır.Farklı çalışmalarla, etki boyutları araştırmacıların birden fazla soruşturmadan bulguları sentezleyebilmesi, desenleri tanımlamak ve herhangi bir çalışmadan daha sağlam sonuçlar elde etmelerini sağlar.
Meta-analys psikolojik bilimde, replikasyon kaygılarını ele almak ve farklı bağlamlarda etkilerin güvenilirliğini sağlamak için bir yöntem olarak giderek daha önemli hale geldi.
Çalışma Tasarımı ve İstatistiksel Güç Geliştirme
Etkisi boyutları, yeni deneyler için gerekli olan örnek boyutunu değerlendirmek için istatistiksel güç analizlerinde önemli bir rol oynamaktadır.Beklenebilir etki boyutlarına uygun olarak, araştırmacılar gerçek etkilerin tespit edilebilir ve bulguların çalışmalarla kopyalanabilir olduğundan emin olabilirler.
Bir araştırma alanında tipik etki boyutları anlamak, araştırmacıların yeterli derecede güçlü çalışmalar tasarlamasına yardımcı olur, hem yanlış pozitiflerin hem de yanlış negatif negatiflerin riskini azaltır. Bu özellikle psikolojik bilimde replikasyon başarısızlıkları hakkında endişeler verilir.
Pratik Olarak Tanımlama
Etkisi boyutları, araştırmacılar, politika yapıcılar ve genel halk dahil olmak üzere bulguların pratik önemini iletişim kurmalarına yardımcı oluyor.P değerliler, gerçek dünya etkisini aktaran daha sezgisel ölçümlere çevrilmek için zor olabilir.
Örneğin, klinik psikolojide, etki boyutları, tedavi için gerekli olan sayı gibi ölçümlere dönüştürülebilir (NNT), bu, birçok hastanın bir kontrol durumuna kıyasla fayda sağlamak için bir tedavi almaları gerektiğini söyler.Bu tür çeviriler araştırma bulguları daha erişilebilir ve uygulanabilir hale getirir.
Etkisi Boyutlarını Yorum: Kılavuzlar ve Tahminler
Araştırmadan geçerli sonuçları çizim için uygun şekilde yorum yapmak önemlidir. Genel kurallar var olsa da, araştırmacılar etkileri değerlendiren bağlam spesifik faktörler dikkate almalıdır.
Cohen'in Konvansiyonel Kuralları
Cohen (1988, 1992) bu değerlerin yorumlanması için kılavuzlar sağladı: sırasıyla 0.20, 0,50 ve 0,80'ın d ve Hedges'in g'si, küçük, orta ve büyük etkiler (.10.30, ve .50) Pearson'ın r için yaygın olarak kabul edilir.
Bu kıyaslamalar davranışsal bilimler boyunca yaygın olarak kullanılmaktadır. For Cohen'in d:
- Küçük etki: Yaklaşık 0.2 civarında
- Medium effect: yaklaşık 0,5 civarında
- Büyük etki: 0.8 veya daha yüksek
Geometrik katlar için (r):
- Küçük etki: yaklaşık 0.1
- Medium effect: 0.3 civarında yaklaşık 0.33 civarında
- Büyük etki: 0,5 veya daha yüksek
Evrensel Kılavuzlarının Sınırlandırılması
Ancak, Cohen'in kendisi bu yönergelerin katı uygulamasına karşı dikkatli bir şekilde uyarıyordu: “Kontrollerin kendi sezgimden daha güvenilir bir şekilde çalışması” Cohen, “Küçük, ‘ortalama,’ ve ‘sıraçlama’nın yalnızca birbirleriyle değil, özellikle de davranış bilimi alanından daha iyi bir şekilde faydalanılması gereken özel içerik ve araştırma yöntemiyle, bu göreliliği karşısında, geleneksel olarak, belirli bir risk tanımına sahip olmanın daha iyi bir risk olduğunu kabul eden bir risk tanımı var.
Eğer kongreler her şeyde kullanılıyorsa, sahaya ve konuya özel olmalıdır. Daha spesifik olarak, küçük veya büyük gibi kategorilere etki boyutlarını bölmek sadece benzer yapılarla ilgili çalışmalar bağlamında geçerlidir, karşılaştırılabilir sorular ve karşılaştırılabilir kişi ile ilgili varlığa sahip. Ortalama etki boyutları bu kadar yaygın olarak psikolojik alt disiplinler arasında değişir.
Alan-Specific and Empirically-Derived Benchmarks
Son araştırmalar, psikolojinin belirli alanları için ampirik olarak etkili olan bir etki boyutunu geliştirdi, Cohen'in yönergelerinin tüm bağlamlarda uygun olmayabilir. Etkisi boyut yorumları bağlama bağlı ve Jacob Cohen'in küçük, orta ve büyük bir etkinin farklı bir araştırma popülasyonları ve müdahaleleri için uygun olması muhtemel değildir.
Örneğin, araştırma, Cohen'in yönergelerinin, 08.20. ve .32 (bireysel farklılıklar için) ve Hedges'in g = 0.16, 0.38 ve 0.76 (grup farklılıkları için) gözlemlenen etki boyutlarının Pearson'ın r = .10.20 ve .32'nin .30'u kullanmaya teşvik ettiğini ve Hedges'in .5'i çok az sayıdaki etkisini inceler.
Benzer şekilde, psikoterapi sürecinde-outcome araştırmalarında, bu bulgulara dayanarak, araştırmacılar Cohen'in kriterlerinin küçük, orta ve büyük etki için çok muhafazakar olduğunu gösterdi.
Alternatif Yorumlama Çerçeveleri
Bazı araştırmacılar güvenilir bir şekilde tahmin edildiğinde, bir etki boyutunun hala küçük olduğunu gösterir, ancak potansiyel olarak .20, bir etkinin birden fazla süren bir etkisi olduğunu gösterir ve bu nedenle kısa vadede ve hatta daha önemli bir etkinin olduğunu gösterir.10, bir etki boyutunun küçük olduğunu gösterir. 30, her ikisine de potansiyel olarak daha da etkili bir etkinin de yüksek bir etkinin (en) çok daha büyük bir etkisi olduğunu gösterir.
Etkisi boyutları, onları iyi düşünülmüş ölçülerle karşılaştırarak veya onları somut sonuçlar açısından göz önünde bulundurmak için yararlı bir şekilde değerlendirilebilir.Bu yaklaşım araştırmacıların rastgele kesmelerin ötesine geçmeyi teşvik eder ve bulgularının gerçek dünya etkilerini göz önünde bulundurmalarını teşvik eder.
Etkisi Boyut Yorumlama
Etki boyutlarının önemine rağmen, araştırmacılar onları uygun şekilde yorumlayarak rapor etmeye ve rapor etmeye yönelik çeşitli zorluklarla karşı karşıya kalabilirler. Bu zorlukların anlaşılması araştırma uygulamalarını geliştirmeye yardımcı olabilir.
Sözleşmelere İlişkin Fazlalık
Etki boyutları neredeyse her zaman rapor edilir olsa da, çoğunlukla standart formda rapor edilir ve kongreler bunları yorumlamak için çoğu zaman kullanılır, en yaygın olarak bu Cohen (1988). Bu, genel kongrelere yönelik aşırılık, belirli araştırma bağlamına uymadığında uygunsuz yorumlara yol açabilir.
Araştırma, psikolojideki araştırmacıların çoğunluğunun aslında aktardığı standart etki büyüklüğüne daha fazla anlam ifade ettiğini göstermektedir. Bu yanlış ifade, bulgularına veya pratik sonuçları yanlış anlamalarına yol açabilir.
Yorumlama eksikliği
Birçok derginin şimdi bu etki boyutunun rapor edilmesi gerekiyor ve araştırmacılar genellikle bu gereksinimi takip ederler, aksi takdirde etki boyutları göz ardı ederler. Araştırmacılar etki boyutlarından kaynaklanan etkiler, sundukları yorumlar, yüzeysel olmayan, yanıltıcı olmayan, tamamen yanlış.
Basitçe bir etki boyutunun yorumlanmadan rapor etmek, okuyuculara küçük bir değer sağlar. Araştırmacılar, belirli araştırma sorularının bağlamında, önceki bulguları nasıl karşılaştırır ve hangi pratik sonuçları taşır.
Standartlaştırılmış ve standart olmayan etkiler arasındaki etkileşim
Deneysel sonuçları yorumlarken daha standart olmayan etkilere daha fazla vurgu yapılması önerilir. Standartlaştırılmış etkiler, orijinal ölçüm birimlerinde ifade edilen, özellikle ölçüm ölçekleri doğal anlamları olduğunda daha sık yorumlanabilir ve anlamlıdır.
Örneğin, bir terapinin iyi bilinen bir ölçek üzerinde 5 puan azalttığını rapor etmek, bir Cohen'in d'sini 0,5'i raporlamaktan daha anlamlı olabilir, özellikle farklı puan seviyelerinin klinik olarak ne anlama geldiğini aşinalarsa.
Yayınlama Bias ve Etkisi
Yayınlanma önyargısı, istatistiksel olarak önemli sonuçlarla yapılan çalışmaların, null bulguları olanlardan daha büyük olması, yayınlanmış literatürde şişmiş etki büyüklüğü tahminlerine yol açabilir.Bu, yayınlanan çalışmaların etkisi boyutlarının gerçek nüfus etkilerini aşırı derecede fazla sorgulayabildiği anlamına gelir, araştırmacıların bu olasılığı yorumlayarak dikkate almasını ve planlama çalışmalarını planlamasını sağlamak anlamına gelir.
Meta-analys bu hesabı eğlenceli arsa analizi ve kesme-ve doldurma prosedürleri gibi yöntemlerle yayımlama açısından hesap, bir araştırma alanında gerçek etki boyutlarının daha doğru tahminlerini sağlayabilir.
Raporlama ve Yorumlama Etkisi Boyutları için En İyi Uygulamalar
Psikolojik araştırmada etki boyutunun değerini arttırmak için, araştırmacılar şeffaflığı, yorumlayabilmeyi ve bulgularının faydasını sağlayan birkaç en iyi uygulamayı takip etmelidir.
Her zaman Rapor Etkisi Boyutları
Etkisi boyutları tüm birincil analizler için raporlanmalıdır, sadece istatistiksel önemi olan kişiler değil. önemsiz olmayan bulgular için raporlama etkisi boyutları, etkilerin büyüklüğü hakkında değerli bilgiler sağlar ve yayın önyargısını önlemeye yardımcı olur. Birçok dergi şimdi, yayın kılavuzlarının bir parçası olarak raporlama boyutunun raporlanması gerekir, öneminin öneminin önemini yansıtması gerekir.
Güven Intervals sağlayın
Etki büyüklüğü tahminlerinin etrafındaki güven aralıkları, gerçek nüfus etkisi için tahminlerin ve platoible değerlerin büyüklüğü hakkında bilgi sağlar.Bu ek bilgi, okuyucuların gelecekteki araştırma planlama için daha fazla yorumlanabilir ve faydalı hale getirmelerine yardımcı olur.
Mevcut olduğunda Field-Specific Benchmarks kullanın
Güç analizleri ve etkisi boyut yorumları, ampirik olarak gözlemlenen araştırmalara dayalı olmalıdır. Alana özgü veya konu bazlı karşılaştırmalar mevcut olduğunda, araştırmacılar bunu genel kongrelerden ziyade kullanmalıdır. Standart etki boyutları için mevcut sözleşmeler psikolojik alt disiplinlere veya özel araştırma konulara göre revize edilmelidir.
Araştırmacılar bu karşılaştırmaları sistematik incelemeler ve çalışma alanlarında tipik etki boyutları belgeleyen meta-analizler yaparak geliştirmeye katkıda bulunabilirler.
Birden Çok Yorumlu Çerçeveler Düşünür
Sadece geleneksel değerlere güvenmek yerine, araştırmacılar, teorik önemine ilişkin etkileri karşılaştırmak için etki boyutunu yorumlanmalıdır. Bu, etkinin pratik sonuçlarını göz önünde bulundurarak, standart olmayan ölçümlerin sayısal olarak tanımlanması ve etkilerini değerlendirmek için aynı alanda önceki bulguları karşılaştırabilir.
Rapor Her ikisi de standartlaştırılmış ve standartlaştırılmış Etkiler
Mümkün olduğunda, araştırmacılar hem standartlaştırılmış hem de standart olmayan etkiler rapor etmelidir. Standartlaştırılmış etkiler, çalışmalarda karşılaştırmayı kolaylaştırır ve meta-analiz için önemlidir, standart olmayan etkiler genellikle pratik uygulamalar için daha yorumlanabilir ve anlamlıdır. Her iki tür bilgi farklı izleyicilere ve amaçlara hizmet eder.
Contextualize Etkisi Boyutları
Etkili yorum, etki boyutunu bağlamına yatırmak gerektirir. Araştırmacılar, etki boyutlarının önceki bulguları nasıl karşılaştırdığını, teori gelişimi için ne anlama geldiğini ve hangi pratik sonuçları taşıdığını tartışmalıdır.Bu bağlamdakileştirme, okuyucuların basit sayısal değerlerin ötesinde bulguların önemini anlamalarına yardımcı olur.
Farklı Araştırma Tasarımlarında Etkisi Boyut
Farklı araştırma tasarımları, etki boyutlarını hesaplamak ve yorumlamak için farklı yaklaşımlar gerektirir. Bu ayrımları anlamak araştırmacıların uygun önlemleri seçmelerine ve doğru yorumlamalarına yardımcı olur.
Deneysel Tasarımlar
Deneysel araştırmalar gruplarla karşılaştırırken, Cohen'in d veya Hedges'i genellikle gruplar arasındaki standart farkı ölçmek için kullanılır. Bu önlemler özellikle farklı çalışmalar veya müdahaleler arasındaki tedavi etkilerini karşılaştırırken yararlıdır. Araştırmacılar, havuzlu standart sapmaları, kontrol grubu standart sapmaları veya diğer seçenekleri belirli tasarım ve araştırma sorularına bağlı olarak değerlendirmelidirler.
Correlational Designs
Bu kattakiler değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için, Pearson'ın r veya Spearman'ın rho'su ortak etki büyüklüğü önlemleridir. Bu katlar, her iki ilişkinin gücü ve yönü hakkında bilgi sağlar. Araştırmacılar, değişkenliği yorumlayarak etkilenebilirliğe yol açan diğer faktörler hakkında dikkatli olmalıdır.
Faktöryel Tasarımlar
Faktörel ANOVA tasarımları, kısmi eta meydanı genellikle farklı faktörler ve kombinasyonlar hakkında açıklanan varyanlığın oranını göstermek için kullanılır. Araştırmacılar temel etkiler ve etkileşimler için etki boyutları rapor etmelidir, çünkü bunlar farklı faktörler ve kombinasyonlar hakkında tamamlayıcı bilgiler sağlar.
Longitudinal ve Multi level Designs
Uzun ve çok seviyeli tasarımlar, etki büyüklüğü hesaplama ve yorum için eşsiz zorluklar sunar. Araştırmacılar farklı analiz seviyelerinde etki boyutunu dikkate almaları gerekebilir (örneğin, kişilerarası etkiler arasında) ve verilerin ihmal edilen yapısı için hesap.Bu karmaşık tasarımlar için özelleştirilmiş etki büyüklüğü önlemleri geliştirildi.
Etkisi Boyut ve İstatistiksel Güç
Etkisi büyüklüğü ve istatistiksel güç arasındaki ilişkiyi anlamak, anlamlı etkileri tespit edebilecek iyi güçlü çalışmalar tasarlamak için önemlidir.
Güç Analizi Üçgeni
İstatistiksel güç, üç faktör Interplay tarafından belirlenir: örnek boyut, alfa seviyesi (empanik eşliği) ve etki boyutunu belirlemek için.Bir çalışma planlandığında, araştırmacılar genellikle alfa seviyesini (kommonly .05) ve istenen güç seviyesini belirler (muhtemelen .80, o zaman gerekli örnek boyutunu belirlemek için beklenen etki boyutunu kullanır. Alternatif olarak, belirli bir örnek boyut ve güç seviyesi ile tespit edebilecekleri etkiyi belirleyebilirler.
Güç Analizi için Etkisi Boyutlarını Seçin
Önceki bir güç analizi için uygun etki boyutları seçmek kritiktir. Araştırmacılar, bu tahminleri mümkün olan önceki araştırmalarda, geleneksel karşılaştırmalara güvenmek yerine, gerçek etkileri tespit edemeyen çalışmalara liderlik edebilir, aşırı derecede muhafazakar tahminler gereksiz ölçüde büyük ve kaynak yoğun çalışmalarla sonuçlanabilir.
Hassasiyet Analizi
Hassasiyet analizi, bir araştırmanın örnek büyüklüğü ve alfa seviyesine verilen yeterli güçle tespit edebileceğini belirlemektedir. Bu yaklaşım, örnek boyut pratik düşüncelerle kısıtlandığında yararlıdır, çünkü araştırmacıların çalışmalarının hangi büyüklükte olduğunu ve bu uyumlarının araştırma hedeflerine doğru olup olmadığını anlamalarına yardımcı olur.
Meta-Anized
Meta-analiz, birden fazla çalışmada sentez bulgularına temel olarak etkiye sahiptir. Meta-analizde etki boyutlarının nasıl çalıştığını anlamak hem araştırmacıların hem bu önemli sintezleri yönetmesine hem de yorumlamalarına yardımcı olur.
Etkisi Boyutlarını Kombine Etmek
Meta-analiz, genel bir etki tahmin etmek için birden fazla çalışmadan etki boyutunu birleştirir. Bu işlem, hassas boyutlarına göre ağırlıklandırmak (tipik olarak örnek boyuta dayanan), daha kesin tahminlerle daha ağır ağırlık alır.
Etkisi Boyutlarında Heterojenlik
Meta-analys, heterojenliğin etkilerin tutarlı olup olmadığını belirlemek için araştırmaların heterojenliğini inceler. Yüksek heterojenlik, nüfus özellikleri, müdahale özellikleri veya metodolojik farklılıklar gibi değişkenlere göre farklı olduğunu göstermektedir. heterojen rafineri kaynaklarının tanımlanması, hangi etkilerden daha güçlü olduğunu anlamaya yardımcı olur.
Publication Bias Değerlendirme
Meta-analys, yayınlanmamış etki boyutunu tahmin edebilir ve doğrulanmalıdır. eğlenceli arsalar, Egger'in testi ve kesme işlemleri, yayınlanmamış çalışmaların potansiyel etkisi için null veya küçük etkilerle ayarlamaya yardımcı olur.
Etkisi Boyut Bilgisi
Etki boyutlarını anlamak psikolojik araştırma ve uygulamadaki çeşitli paydaşları için önemli pratik uygulamalardır.
Araştırmacılar için
Araştırmacılar daha iyi çalışmalar tasarlamak için etki boyutunu kullanabilir, bulguları daha doğru yorumlayabilir ve araştırma alanında tipik etki boyutlarını daha etkili bir şekilde iletişim kurabilirler, gerçekçi beklentileri belirlemeye, yeterli derecede güçlü çalışmalar planlamaya ve bulgularının mevcut literatüre göre önemini değerlendirebilirler.
Practitioners için
Klinik psikologlar, danışmanlar ve diğer uygulayıcılar farklı müdahalelerin muhtemel etkisini değerlendirmek ve kanıt tabanlı tedavi kararlarını yapmak için etki boyutları kullanabilir. Etkisi boyutları, uygulayıcıların sadece tedavinin işe yaradığı, ancak daha fazla bilgilendirilmiş klinik karar vermelerine olanak sağlar.
Öğrenciler için
Araştırma yöntemlerini öğrenmek araştırmayı değerlendirmek için kritik düşünme becerilerini geliştirirken, öğrenciler basitleştirilmiş "önemli olmayan" araştırma bulguları ve sonuçları hakkında daha fazla değerlendirmede bulunmaya yardımcı olur.
For Policymakers
Politika yapıcılar, finansman ve uygulama kararları verirken müdahale ve programların potansiyel etkisini değerlendirmek için etki boyutunu kullanabilir. Etki boyutları, araştırma bulgularını beklenen faydaların boyutunu açıklayarak harekete geçmeye yardımcı olur.
Etkisi Boyut Hakkında Yaygın Yanlışlar
Etki boyutları hakkında birkaç yanlış psikolojik araştırma devam eder. Bu yanlışlara hitap etmek araştırma uygulamalarını ve yorumlarını geliştirebilir.
Misconception 1: Büyük Etkisi Boyutları Her Zaman Daha İyidir
Büyük etki boyutları güçlü ilişkileri veya farklılıkları gösterirken, her zaman arzu edilir veya beklenmezler. Bazı araştırma bağlamda, küçük etkiler teorik olarak anlamlı ve pratik olarak önemli olabilir, özellikle zaman içinde bir araya geldiklerinde veya büyük nüfusları etkiler. Bir etki boyutunun uygunluğu araştırma bağlamına ve teorik beklentilere bağlıdır.
Misconception 2: Etkisi Boyutları Örnek Boyutlardan Bağımsız
Etki boyutları teoride örnek boyut bağımsız olarak tasarlanmış olsa da, pratikte, etki büyüklüğü tahminleri çeşitli mekanizmalar aracılığıyla örnek boyuta etkilenebilir. Küçük örnekler geniş güven aralıkları ile dengesiz etki boyutunu tahminler üretebilirken, çok büyük örnekler istatistiksel olarak küçük etkiler tespit edebilir ancak önemin pratik önemi yoktur.
Misconception 3: Cohen'in Benchmarks Evrensel Olarak Uygulanıyor
Daha önce tartışılan gibi, Cohen'in geleneksel kıyaslamaları asla evrensel standartlar olarak düşünülmemiştir. Daha iyi bilgi mevcut olmadığı zaman bir başlangıç noktası sağlarlar, ancak alan spesifik ve bağlama özgü yorumlar tercih edilebilir.Bu karşılaştırmaları mutlak standartlar olarak ele geçirmek bulguları yanlış yorumlamaya yol açabilir.
Misconception 4: Standartlaştırılmış Etkisi Boyutları Her Zaman Daha Faydalı
Standart etki boyutları, çalışmalarla kıyaslamalarını kolaylaştırırken, standart olmayan etkiler genellikle pratik uygulamalar için daha yorumlanabilir ve anlamlıdır. Standart olmayan ve standart olmayan etkiler arasındaki seçim, analiz ve izleyicilerin sonuçları için amacına bağlı olmalıdır.
Psikolojik Araştırmalarda Etkisinin Geleceği
Psikolojik araştırmadaki etki boyutlarının rolü, replikasyon sorunlarıyla alan grapples olarak gelişmeye devam ediyor ve araştırma uygulamalarını geliştirmek istiyor.
Emphasis on Estimation Over Test
Etki boyutlarını ve güven aralıklarını geleneksel null hipotez önemini test eden tahmin tabanlı yaklaşımlara yönelik olarak büyüyen hareket var. Bu "yeni istatistikler" yaklaşımı, etkilerin büyüklüğü ve hassaslarını sadece test etmek yerine, sıfırdan farklı olarak tahmin etmeye odaklanır.
Alan-Specific Benchmarks'ın Gelişimi
Daha fazla araştırmacı evrensel kriterin sınırlamalarını kabul ederken, alan özel ve konu özel yorum yönergeleri geliştirmek için çabalar artıyor. Bu ampirik-derived kriterler belirli araştırma bağlamlarında etki boyutlarını yorumlamak için daha uygun referans noktaları sağlar.
Open Science Practices ile entegrasyon
Etkisi büyüklüğü raporlama, önceden yapılan, açık veriler ve şeffaf raporlama dahil olmak üzere daha geniş açık bilim uygulamaları ile entegre hale geliyor. Bu uygulamalar seçici raporlama ve hacking fırsatları azaltarak etki boyutunun güvenilirliğini ve yorumlarını güçlendiriyor.
Gelişmiş Etkisi Boyut Önlemleri
Araştırmacılar karmaşık araştırma tasarımları ve özel uygulamalar için yeni etki boyutunu geliştirmeye devam ediyorlar. Bu gelişmeler, araştırmacıların psikolojik fenomenlerin karmaşıklığını daha iyi yakalamalarına yardımcı oluyor.
Etkisi Hakkında Daha Fazla Öğrenme Kaynakları
Etki boyutlarını derinleştirmek isteyenler için, sayısız kaynak mevcuttur. Etki boyutlarına adanmış istatistik ders kitapları farklı önlemler ve uygulamaları içermektedir. Online hesaplayıcılar ve yazılım paketleri, etki boyutunu hesaplama ve yorumlamayı kolaylaştırır. Amerikan Psikoloji Derneği gibi profesyonel kuruluşlar yayın kılavuzlarında etki büyüklüğü raporlamayı sağlar.
İstatistiksel yöntemler üzerinde atölyeler ve dersler giderek önemli ölçüde etki boyutları ve yorumlarını içerir. Meta-analiz eğitimi programları birden fazla çalışma boyunca etki boyutlarıyla çalışmak için derinlemesine bir eğitim sağlar. Online öğreticiler ve görselleştirme araçları pratik terimlerde ne anlama geliyor.
Akademik dergiler araştırma yöntemlerine düzenli olarak etki boyutunu hesaplama, yorumlama ve raporlama üzerine odaklanmaktadır.Bu literatürden sonra araştırmacıların en iyi uygulamaları ve yeni gelişmeleri etki boyutunun metodolojisinde geliştirmelerine yardımcı olur.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
Etkisi büyüklüğü, istatistiksel önemini tamamlayan psikolojik araştırmanın önemli bir bileşenidir ve araştırma bulgularının büyüklüğü ve pratik önemi hakkında temel bilgiler sunar. Sadece istatistiksel öneminden ziyade, psikologlar, eğitimciler, öğrenciler ve uygulayıcılar araştırma sonuçlarının önemini daha iyi yorumlayabilirler ve kanıtlara dayalı bilgi verebilirler.
Etki boyutlarını anlamak, geleneksel değerlerin bağlamı özel faktörlere, alanya özgü normlara ve pratik sonuçları dikkate almak için basitleştirilmesi ve anlamlarını açık bir şekilde iletmeli ve psikolojik olarak, araştırma ölçeklerini nasıl değerlendirdiğimiz ve iletişim araştırması bulgularına nasıl aktardığımızda daha şeffaf ve titiz uygulamalara yol açmaları için, etki boyutlarında giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.
Etkisin önemi, araştırma bulguları anlamlı ve faydalı olanlarla ilgili temel sorular için teknik istatistik değerlendirmelerinin ötesine geçer. Etki büyüklüğüne sahip olmak gerekirse, psikolojik araştırma topluluğu, bilimsel anlayış ve gerçek dünya uygulamaları konusunda daha fazla yorumlanabilir, çoğaltmak ve pratik olarak değerli bilgiler üretebilir.Eğer bir araştırmacı tasarım çalışmaları, bir öğrenci öğrenme araştırma yöntemleri, bir uygulayıcı müdahaleleri değerlendirebilir, veya bir politika yapımcısı kanıt tabanlı programları göz önünde bulundurmak için daha fazla yorumlanabilir, analiz etmek için önemlidir.
İstatistiksel yöntemler ve araştırma tasarımı hakkında ek bilgi için, ziyaret edin Amerikan Psikoloji Derneği'nin istatistik kaynakları. Etkisi boyutlarının interaktif görselleştirmelerini araştırmak için, kontrol edin R Psikolog'un Cohen'in d görselleştirme aracı. Güç analizleri yürütmek için kapsamlı bir rehberlik için, danışın UCLA'nın istatistik danışmanlığı kaynakları.