Unfortunately, in many cases this t

Unfortunately, in many cases this test in inefficient.

This paper reviews how to increase the precision of this test through using the mean centered independent variable x, which is familiar to researchers that use analysis of covariance (ANCOVA). We add to the literature by demonstrating how to employ these gains in efficiency as a factor for use in finding the statistical power of the test. The key parameters for this factor are the correlation between the two measures and the variance ratio of the dependent measure on the predictor. The paper then demonstrates how to compute the gains in efficiency a priori to amend the power computations for the traditional paired t-test. We include an example analysis from a recent intervention, Families Preparing the New Generation (Familias Preparando la Nueva Generación). Finally, we conclude with an analysis of extant data to derive reasonable parameter values.


the mean difference between matched data points

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อับ ในกรณีนี้ทดสอบในที่ต่ำ กระดาษนี้รีวิววิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการใช้ตัวแปรอิสระกลางหมายถึง x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) เราเพิ่มให้วรรณคดี โดยเห็นว่าจ้างกำไรเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นปัจจัยสำหรับใช้ในการหาอำนาจการทดสอบทางสถิติ พารามิเตอร์สำคัญในปัจจัยนี้มีความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยวัดทั้งสองและอัตราส่วนผลต่างของการวัดขึ้นอยู่กับจำนวนประตูที่ นอกจากนี้กระดาษจากนั้นสาธิตวิธีการคำนวณกำไรในประสิทธิภาพเป็น priori แก้ไขหนึ่งพลังงานสำหรับโบราณจัดเป็นคู่ t-ทดสอบ เรามีการวิเคราะห์ตัวอย่างจากแทรกแซงล่า ครอบครัวเตรียมสร้างใหม่ (Generación ลนูว่า la Preparando Familias) สุดท้าย เราสรุป ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถรับค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมหมายถึงผลต่างระหว่างจุดข้อมูลที่ตรงกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่น่าเสียดายที่ในหลาย ๆ กรณีในการทดสอบนี้ไม่มีประสิทธิภาพ. นี้ความคิดเห็นกระดาษวิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการใช้ค่าเฉลี่ยศูนย์กลางตัวแปรอิสระ x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้วิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) เราได้เพิ่มวรรณกรรมโดยแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่จะจ้างงานกำไรเหล่านี้เป็นปัจจัยที่มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานในการหาพลังงานทางสถิติของการทดสอบ พารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับปัจจัยนี้มีความสัมพันธ์ระหว่างสองมาตรการและอัตราความแปรปรวนของวัดขึ้นอยู่กับการทำนาย กระดาษแล้วแสดงให้เห็นถึงวิธีการคำนวณกำไรในเบื้องต้นมีประสิทธิภาพในการแก้ไขการคำนวณพลังงานสำหรับแบบดั้งเดิมคู่ t-test เรารวมถึงการวิเคราะห์ตัวอย่างจากการแทรกแซงที่ผ่านมาครอบครัวเตรียมคนรุ่นใหม่ (Familias Preparando ลานูGeneración) สุดท้ายเราลงเอยด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ยังหลงเหลืออยู่จะได้รับค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม. ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยที่ตรงกับจุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แต่น่าเสียดายที่ในหลายกรณีทดสอบนี้ไม่มีประสิทธิภาพ

บทความนี้รีวิววิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการหมายถึงศูนย์กลางตัวแปรอิสระ x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม ( ANCOVA ) เราเพิ่มในวรรณคดี โดยแสดงให้เห็นถึงวิธีที่จะใช้ผลประโยชน์เหล่านี้ประสิทธิภาพเป็นปัจจัยเพื่อใช้ในการหาพลังงาน สถิติทดสอบพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ระหว่างสองมาตรการและความแปรปรวนเท่ากับการวัดขึ้นอยู่กับตัวแปร . กระดาษแล้วแสดงให้เห็นถึงวิธีการคำนวณกำไรประสิทธิภาพระหว่างการแก้ไขอำนาจการคำนวณสำหรับแบบ paired t-test เรารวมการวิเคราะห์ตัวอย่างจากการแทรกแซงของล่าสุดครอบครัวเตรียมคนรุ่นใหม่ ( familias preparando La Nueva generaci เลออง ) ในที่สุด เราก็สรุปด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเท่าที่มีอยู่ เพื่อให้ได้ค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม


หมายถึงความแตกต่างระหว่างคู่จุดข้อมูล