This succinct and jargon-free introduction to effect sizes gives students and researchers the tools they need to interpret the practical significance of their results. Using a class-tested approach that includes numerous examples and step-by-step exercises, it introduces and explains three of the most important issues relating to the practical significance of research results: the reporting and interpretation of effect sizes (Part I), the analysis of statistical power (Part II), and the meta-analytic pooling of effect size estimates drawn from different studies (Part III). The book concludes with a handy list of recommendations for those actively engaged in or currently preparing research projects.
具体描述
读后感
一本典型的老外教材，亚马逊上评价很高，都是四星五星。内容十分简短，别看上面写着194页，去掉前言啥的，也就130多页，加上书中语言十分流畅，排版也很舒服，几天就可以读完。 书的全名是The Essential Guide to Effect Sizes: Statistical Power, Meta-Analysis, and...
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用户评价
这是我收集的最佳统计学习书中的一册，优点多多：一，才一百多页；二，例子丰富；三，难度不高；四，很多总结。这本书阐述了数据分析中必须注意的要点，effect sizes、statistical power和meta analysis相辅相成，一个不留神就会出错。如果搞不懂这些术语和其背后的故事，怎么配搞科研呢？给出的结论都会是错的。各专业同学都有必要读一读，反正就那么几页嘛。
评分这是我收集的最佳统计学习书中的一册，优点多多：一，才一百多页；二，例子丰富；三，难度不高；四，很多总结。这本书阐述了数据分析中必须注意的要点，effect sizes、statistical power和meta analysis相辅相成，一个不留神就会出错。如果搞不懂这些术语和其背后的故事，怎么配搞科研呢？给出的结论都会是错的。各专业同学都有必要读一读，反正就那么几页嘛。
评分效应量，检验力与元分析导论。Cohen'd是基于期望t剥离出来的，所以效应量是和检验力密切联系的，给定α，期望t便可以推测检验力。现实的情况是，心理学中对小效应量检验力太低了，这和检验效应需要的样本量有关。另外，考虑到回溯性检验力分析的弊端，以及事前估计效应量的困难，也许贝叶斯因子在未来会有进一步的用武之地。最有趣的当属基于效应量的元分析，其缘起于Glass对Eysenck的不满，怒创元分析予以反驳。时间是d效应量提出后十年前后。后来元分析方法层出不穷，却被两大流派垄断市场，一如可口可乐与百事可乐。很多建议是初学者必须知道的，比如元分析的方法，模型选择，什么时候可以用元分析，如何提高检验力，如何避免诸如发表偏移之类的bias。
评分这是我收集的最佳统计学习书中的一册，优点多多：一，才一百多页；二，例子丰富；三，难度不高；四，很多总结。这本书阐述了数据分析中必须注意的要点，effect sizes、statistical power和meta analysis相辅相成，一个不留神就会出错。如果搞不懂这些术语和其背后的故事，怎么配搞科研呢？给出的结论都会是错的。各专业同学都有必要读一读，反正就那么几页嘛。
评分效应量，检验力与元分析导论。Cohen'd是基于期望t剥离出来的，所以效应量是和检验力密切联系的，给定α，期望t便可以推测检验力。现实的情况是，心理学中对小效应量检验力太低了，这和检验效应需要的样本量有关。另外，考虑到回溯性检验力分析的弊端，以及事前估计效应量的困难，也许贝叶斯因子在未来会有进一步的用武之地。最有趣的当属基于效应量的元分析，其缘起于Glass对Eysenck的不满，怒创元分析予以反驳。时间是d效应量提出后十年前后。后来元分析方法层出不穷，却被两大流派垄断市场，一如可口可乐与百事可乐。很多建议是初学者必须知道的，比如元分析的方法，模型选择，什么时候可以用元分析，如何提高检验力，如何避免诸如发表偏移之类的bias。
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