Although attempts have been made to

Although attempts have been made to relate the four ba~ic dimensions in a mathematical manner (e.g. Wallston and Wallston. 1984), the Janz and Becker review and most of the primary studies have discussed each dimension separately. For purposes of consistency and comparability. we analyzed each dimen!oion separately. Janz and Becker assessed the predictive power of the HBM by calculating ·significance ratios', i.e. dividing the significant positive findings by the total number of findings. Such reliance on significance t~ting from original studies is subject to the influence both of effect size and sample size, as well as the homogeneity of variances across studies (Light and Pillemer. 1984: Hedges and Olkin. 1985).Rosenthal (1984) demonstrated that the Pearson product-moment correlation (r) can be used as a common estimate of effect size (the magnitude of a relationship) and gave fonnulae for converting other Statistical results tor. As the distribution of r's S

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แม้มีความพยายามที่เกี่ยวข้องบาสี่ ~ ic ขนาดในลักษณะทางคณิตศาสตร์ (เช่น Wallston และ Wallston 1984), Janz และรีวิวเบกเกอร์และส่วนใหญ่ของการศึกษาหลักได้กล่าวถึงแต่ละมิติแยกต่างหาก สำหรับวัตถุประสงค์ของความสอดคล้องและความ เราวิเคราะห์แต่ละ dimen ! oion แยกต่างหาก Janz และเบกเกอร์ประเมินพลัง HBM การทำนาย โดยการคำนวณ ·significance อัตราส่วนของ เช่นหารผลบวกอย่างมีนัยสำคัญ โดยจำนวนรวมของผลการวิจัย เช่นพึ่งสำคัญ t ~ ทิงจากการศึกษาเดิมอยู่ภายใต้อิทธิพลทั้ง ของขนาดผล และขนาดตัวอย่าง เป็นเนื้อเดียวกันของผลต่างระหว่างการศึกษา (แสงและ Pillemer. 1984: ป้องกันความเสี่ยงและ Olkin. 1985) โรเซนธอล (1984) แสดงให้เห็นว่า ความสัมพันธ์ช่วงเวลาที่ผลิตภัณฑ์เพียร์สัน (r) สามารถใช้เป็นการประเมินทั่วไปขนาดผล (ขนาดของความสัมพันธ์) และให้ fonnulae สำหรับการแปลง tor ผลลัพธ์ทางสถิติอื่น ๆ การกระจายของเพิม่ Sภายในการศึกษาเดียวกัน มีตรงข้าม - .igns. เหล่านี้ไม่ได้ พฤ.... siLcs หมายถึงผลการรับรู้ค่าใช้จ่าย "ก็อาจจะ intlated และลดสถิติทดสอบเนื้อเดียวกัน ทำ heterogeneity liJ เพิ่มเติม... cly ผมให้ si7es ผลที่ใช้ในการแสดงแต่ละตาราง.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้ว่าจะมีความพยายามที่จะเกี่ยวข้องกับสี่ BA ~ มิติ IC ในลักษณะทางคณิตศาสตร์ (เช่น Wallston และ Wallston. 1984) ที่ Janz และ Becker รีวิวและส่วนใหญ่ของการศึกษาระดับประถมศึกษาได้กล่าวถึงแต่ละมิติแยกต่างหาก สำหรับวัตถุประสงค์ของความมั่นคงและการเปรียบเทียบ เราวิเคราะห์แต่ละ dimen! Oion แยกต่างหาก Janz และ Becker ประเมินอำนาจการพยากรณ์ของ HBM โดยการคำนวณอัตราส่วน·ความสำคัญ 'คือการหารผลการวิจัยในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญด้วยจำนวนของผลการวิจัย ความเชื่อมั่นดังกล่าวเกี่ยวกับความสำคัญ T ~ Ting จากการศึกษาเดิมอยู่ภายใต้อิทธิพลของทั้งสองขนาดผลและขนาดของกลุ่มตัวอย่างเช่นเดียวกับความสม่ำเสมอของความแปรปรวนทั่วศึกษา (แสงและ Pillemer 1984:.. และออลคิ 1985) โรเซนธาล (1984) แสดงให้เห็นว่าเพียร์สันผลิตภัณฑ์ตอนนี้ความสัมพันธ์ (R) สามารถใช้เป็นประมาณการที่พบบ่อยของขนาดของผล (ความสำคัญของความสัมพันธ์) และให้ fonnulae สำหรับการแปลงผลทางสถิติอื่น ๆ Tor ขณะที่การกระจายตัวของอาร์เอสเอในการศึกษาเดียวกันมี -.igns ตรงข้าม เหล่านี้ไม่ได้มีการเปลี่ยนแปลง Thu .... หมายถึง siLcs ผลสำหรับค่าใช้จ่ายที่รับรู้ "ถูกอาจ intlated. และสถิติทดสอบความเป็นเนื้อเดียวกันลดลง. ทำให้ความแตกต่างมากขึ้น liJ..cly. ตารางที่ผมให้ si7es ผลที่ใช้ในการแสดงแต่ละศึกษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้ว่าความพยายามได้รับการทำที่เกี่ยวข้องกับสี่ บา ~ iC มิติในลักษณะทางคณิตศาสตร์ ( เช่น wallston และ wallston . 1984 ) , และแจนส์เบคเกอร์ทบทวนและที่สุดของการศึกษา ประถมศึกษา ได้กล่าวถึงแต่ละมิติที่แยกต่างหาก สำหรับวัตถุประสงค์ของความมั่นคงและไม่สามารถเปรียบเทียบ . เราวิเคราะห์แต่ละไดเม็น ! แยก oion . แจนส์เบคเกอร์และประเมินความสามารถของห์โดยการคำนวณอัตราส่วน ' ความสำคัญด้วย เช่น แบ่งผลทางด้านบวกจากจำนวนของการค้นพบ ความเชื่อมั่นดังกล่าวในความสำคัญ T ~ ติงจากการศึกษาเดิมอยู่ภายใต้อิทธิพลทั้งขนาดของผล และขนาดตัวอย่าง รวมทั้งค่าความแปรปรวนในการศึกษา ( แสง และ pillemer . 1984 : ป้องกันความเสี่ยงและ olkin . 1985 ) โรเซนธาล ( 1984 ) แสดงให้เห็นว่า Pearson Product Moment Correlation ( r ) สามารถใช้เป็นค่าทั่วไปของขนาดอิทธิพล ( ขนาดของความสัมพันธ์ ) และให้ fonnulae สำหรับการแปลงข้อมูลสถิติอื่น ๆเกี่ยว ขณะที่การกระจายของ R S < pnpled จากประชากรที่ได้รับ fanher จาก 0 อย่างไรก็ตาม การกระจายกลายเป็นเบ้ ( ใกล้ปกติ เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเมื่อเปรียบเทียบและรวม R , โรเซนธาล แนะนำใช้ของ Fisher การแปลง Z , . ตารางเช่น transfonnations พบในตำรามาตรฐานมากที่สุด จากสถิติ ( เช่น snedecor แล้ว Cochran , 1980 ) ประมาณการทั่วไป R , ถัวเฉลี่ย ( โรเซนธาล , 984 ) คำนวณโดยที่ ~ คือจำนวนคนต่อการศึกษาและ Z แปลงเป็น อาร์ เฉลี่ยประมาณผลในการศึกษา มันเป็น imponant เพื่อประเมินว่าการศึกษาวัดเหมือนกัน ความแตกต่างอย่างมากในขนาดอิทธิพล ( ขาดเล่ม ) ชี้ให้เห็นว่าพวกเขาอาจจะไม่ใช่วัดเดียวกัน ต้นแบบสร้างหรืออาจจะมีปริมาณที่แตกต่างกันของความผิดพลาด โรเซนธาลและยังมีการทดสอบความสม่ำเสมอของขนาดของผลการ fonnula ที่แจกผมกับ k - d.f. ต่อไปนี้ โดยที่ k คือจำนวนของการศึกษา การทดสอบนัยสำคัญโดยใช้การแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน ( ป้องกันความเสี่ยงและ olkjn , 1985 ) โดยใช้การทดสอบทางสถิติที่ศึกษาผลขนาดมากกว่าหนึ่งตัวแปรสำหรับห์มิติแรกที่เราทดสอบ ผลขนาดค่า . ถ้ารวมตัวกันก็ไม่ปฏิเสธ เราใช้ค่าเฉลี่ยของขนาดผลการศึกษาโดยรวม ถ้าค่าถูกปฏิเสธ , วัดวัตถุประสงค์มากที่สุด คือ รวมกับใด ๆของมาตรการอื่น ๆที่พบใน ~ ' เป็น ' กับมัน ของเราอันดับการสั่งซื้อของมาตรการ โดยระดับของเป้าหมายคือ ( 1 ) มาตรการทางสรีรวิทยา ( 2L OB ~ erver raungs และ ( 3 ) -- รายงานเอลฟ์ th1 ~ b ~ i 1 - lero น้ำหนักแบบ ขนาดผลเฉลี่ย : - คำนวณ acros ~ ~ tudies AMI สำหรับกลุ่มย่อยของการศึกษาโดยการออกแบบการศึกษาและตามประเภทของตัวแปร ! คัดกรอง และลดความเสี่ยงในการรักษาพยาบาล ) แต่ละคน - . ubgroup ทดสอบความเป็นเอกพันธ์ . CO ~ TS - . everal ของการศึกษา ! ! ( บวกกับ variabks ลันด์ ) ของตน มันเป็นไปได้ว่า ถ้อยคำของรายการของพวกเขากลับ ( หลายแบบ ) เราถือว่าผลซิลีเอ < . : H ) ศึกษาต้นทุนเป็นค่าลบ เมื่อตัวแปรตาม ! > ในการศึกษาเดียวกันมีผลตรงกันข้าม . igns . เหล่านี้ไม่ได้เปลี่ยนไป ตู . . . . . . . ค่าเฉลี่ยผล silcs สำหรับการรับรู้ต้นทุน " อาจจะ intlated . และค่าทดสอบสถิติลดลง ทำให้สามารถ lij cly มากขึ้น . . . ตารางที่ผมให้ใช้ แสดงผล si7es แต่ละการศึกษา