Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các phương pháp kiểm tra tính đồng nhất trong phân tích tổng hợp: So sánh Monte Carlo về sức mạnh thống kê và tỷ lệ lỗi loại I
Tóm tắt
Sức mạnh thống kê và tỷ lệ lỗi loại I của một số bài kiểm tra tính đồng nhất thường được áp dụng trong phân tích tổng hợp đã được so sánh bằng mô phỏng Monte Carlo: (1) Bài kiểm tra chi bình phương áp dụng cho các hiệu trung bình chuẩn hóa, hệ số tương quan, và phép biến đổi Fisher's r-to-Z, và (2) Quy trình S&H-75 (và 90 phần trăm) áp dụng cho các hiệu trung bình chuẩn hóa và hệ số tương quan. Các bài kiểm tra chi bình phương đã điều chỉnh đúng tỷ lệ lỗi loại I về mức độ ý nghĩa danh nghĩa trong khi các quy trình S&H cho thấy tỷ lệ cao hơn; do đó, các quy trình S&H thể hiện sức mạnh thống kê lớn hơn. Trong tất cả các điều kiện, sức mạnh thống kê rất thấp, đặc biệt là khi mẫu có ít nghiên cứu, kích thước mẫu nhỏ và trình bày các khác biệt ngắn giữa các kích thước hiệu ứng tham số. Cuối cùng, các tiêu chí để chọn các bài kiểm tra tính đồng nhất đã được thảo luận.
Từ khóa
#kiểm tra tính đồng nhất #phân tích tổng hợp #mô phỏng Monte Carlo #sức mạnh thống kê #tỷ lệ lỗi loại ITài liệu tham khảo
Alexander, R. A., Scozzaro, M. J. & Borodkin, L. J. (1989). Statistical and empirical examination of the chi-square test for homogeneity of correlations in meta-analysis, Psychological Bulletin 106: 329-331.
Bangert-Drowns, R. L. (1986). Review of developments in meta-analytic method, Psychological Bulletin 99: 388-399.
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd edn.) Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Cooper, H. M. (1989). Integrating Research: A Guide for Literature Reviews (2nd edn.) Beverly Hills, CA: Russell Sage Foundation.
Cooper, H. M. & Hedges, L. V. (eds) (1994). The Handbook of Research Synthesis. New York: Russell Sage Foundation.
Cornwell, J. M. (1993). Monte Carlo comparisons of three tests for homogeneity of independent correlations, Educational and Psychological Measurement 53: 605-618.
Cornwell, J. M. & Ladd, R. T. (1993). Power and accuracy of the Schmidt and Hunter meta-analytic procedures, Educational and Psychological Measurement 53: 877-895.
GAUSS (1992). The GAUSS System (Vers. 3.0). Washington: Aptech Systems, Inc.
Glass, G. V., McGaw, B. & Smith, M. L. (1981). Meta-Analysis in Social Research. Beverly Hills, CA: Russell Sage Foundation.
Hall, J. A. & Rosenthal, R. (1991). Testing for moderator variables in meta-analysis: issues and methods, Communication Monographs 58: 437-448.
Hedges, L. V. (1981). Distribution theory for Glass's estimator of effect size and related estimators, Journal of Educational Statistics 6: 107-128.
Hedges, L. V. (1982). Fitting categorial models to effect sizes from a series of experiments, Journal of Educational Statistics 7: 119-137.
Hedges, L. V. (1994). Fixed effects models, pp. 285-299 in H. M. Cooper & L. V. Hedges (eds), The Handbook of Research Synthesis. New York: Russell Sage Foundation.
Hedges, L. V. & Olkin, I. (1985). Statistical Methods for Meta-Analysis. New York: Academic Press.
Hunter, J. E. & Schmidt, F. L. (1990). Methods of Meta-Analysis: Correcting Error and Bias in Research Findings. Beverly Hills, CA: Russell Sage Foundation.
Johnson, B. T. (1993). DSTAT 1.10: Software for the Meta-Analytic Review of Research Literatures [manual]. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Johnson, B. T. & Turco, R. M. (1993). The value of goodness-of-fit indices in meta-analysis: a comment on Hall and Rosenthal, Communication Monographs 59: 388-396.
Johnson, B. T. Mullen, B. & Salas, E. (1995). Comparison of three major meta-analytic approaches, Journal of Applied Psychology 80: 94-106.
Koslowsky, M. & Sagie, A. (1994). Components of artifactual variance in meta-analytic research, Personnel Psychology 47: 561-574.
Osburn, H. G., Callender, J. C., Greener, J. M. & Ashworth, S. (1983). Statistical power of tests of the situational specificity hypothesis in validity generalization studies: a cautionary note, Journal of Applied Psychology 68: 115-122.
Rosenthal, R. (1991). Meta-Analytic Procedures for Social Research (revised edn). Newbury Park, CA: Russell Sage Foundation.
Rosenthal, R. (1994). Parametric measures of effect size, pp. 231-244 in H. M. Cooper & L. V. Hedges (eds), The Handbook of Research Synthesis. New York: Russell Sage Foundation.
Sackett, P. R., Harris, M. M. & Orr, J. M. (1986). On seeking moderator variables in the meta-analysis of correlational data: a Monte Carlo investigation of statistical power and resistance to Type I error. Journal of Applied Psychology 71: 302-310.
Sagie, A. & Koslowsky, M. (1993). Detecting moderators with meta-analysis: an evaluation and comparison of techniques, Personnel Psychology 46: 629-640.
Sánchez-Meca, J. & Ato, M. (1989). Meta-análisis: una alternativa metodológica a las revisiones tradicionales de la investigación [Meta-analysis: a methodological alternative to traditional research reviews], pp. 617-669 in J. Arnau & H. Carpintero (eds), Tratado de Psicología General. I: Historia, Teoría y Método. Madrid: Alhambra.
Shadish, W. R. & Haddock, C. K. (1994). Combining estimates of effect size, pp. 261-281 in H. M. Cooper & L. V. Hedges (eds), The Handbook of Research Synthesis. New York: Russell Sage Foundation.
Spector, P. E. & Levine, E. L. (1987). Meta-analysis for integrating study outcomes: a Monte Carlo study of its susceptibility to Type I and Type II errors. Journal of Applied Psychology 72: 3-9.