The data we analyzed came from two

The data we analyzed came from two types of studies: (i) randomized
trials, where each student was randomly placed in a treatment; and (ii)
quasirandom designs where students self-sorted into classes, blind to the
treatment at the time of registering for the class. It is important to note that
in the quasirandom experiments, students were assigned to treatment as
a group, meaning that they are not statistically independent samples. This
leads to statistical problems: The number of independent data points in each
treatment is not equal to the number of students (40). The element of
nonindependence in quasirandom designs can cause variance calculations to
underestimate the actual variance, leading to overestimates for significance
levels and for the weight that each study is assigned (41). To correct for this
element of nonindependence in quasirandom studies, we used a cluster
adjustment calculator in Microsoft Excel based on methods developed by
Hedges (40) and implemented in several recent metaanalyses (42, 43).
Adjusting for clustering in our data required an estimate of the intraclass
correlation coefficient (ICC). None of our studies reported ICCs, however,
and to our knowledge, no studies have reported an ICC in college-level STEM
courses. Thus, to obtain an estimate for the ICC, we turned to the K–12
literature. A recent paper reviewed ICCs for academic achievement in
mathematics and reading for a national sample of K–12 students (44). We
used the mean ICC reported for mathematics (0.22) as a conservative estimate
of the ICC in college-level STEM classrooms. Note that although the
cluster correction has a large influence on the variance for each study, it
does not influence the effect size point estimate substantially.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลที่เราวิเคราะห์มาจากสองชนิดของการศึกษา: (i) randomizedการทดลอง การที่นักเรียนถูกสุ่มวางในการรักษา และ (ii)ออกแบบ quasirandom ที่นักเรียนเรียงเป็นชั้น คนตาบอดกับตนเองการรักษาเวลาของการลงทะเบียนสำหรับคลาส สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าในทดลอง quasirandom นักเรียนได้กำหนดให้การรักษาเป็นกลุ่ม หมายความ ว่า จะไม่เป็นอิสระทางสถิติตัวอย่าง นี้นำไปสู่ปัญหาทางสถิติ: จำนวนจุดข้อมูลอิสระในแต่ละการรักษาไม่เท่ากับจำนวนนักเรียน (40) องค์ประกอบของnonindependence ในการออกแบบ quasirandom สามารถทำให้การคำนวณผลต่างดูถูกดูแคลนความแปรปรวนจริง นำ overestimates สำหรับความสำคัญระดับและน้ำหนักว่า แต่ละการศึกษากำหนด (41) การแก้ไขนี้องค์ประกอบของ nonindependence ในการศึกษา quasirandom เราใช้คลัสเตอร์ปรับปรุงเครื่องคิดเลขใน Microsoft Excel ขึ้นอยู่กับวิธีพัฒนาโดยประเมินค่าเฮดจ์ (40) และดำเนินการใน metaanalyses ล่าสุดหลาย (42, 43)ปรับสำหรับคลัสเตอร์ในข้อมูลการประเมินของ intraclass จำเป็นสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (ICC) ไม่มีการศึกษาของเรารายงาน ICCs อย่างไรก็ตามและความรู้ของเรา การศึกษาไม่มีรายงาน ICC ในก้านระดับวิทยาลัยหลักสูตรของ ดังนั้น ขอรับการประเมินสำหรับ ICC เราเปิด K-12วรรณคดี ICCs ตรวจทานเอกสารล่าสุดสำหรับความสำเร็จทางวิชาการในคณิตศาสตร์และการอ่านสำหรับนักเรียน K – 12 (44) ตัวอย่างแห่งชาติ เราใช้ ICC หมายถึงรายงานสำหรับคณิตศาสตร์ ($ 0.22) ประเมินหัวเก่าของ ICC ในห้องเรียนระดับวิทยาลัยต้นกำเนิด สังเกตว่า แม้ว่าการการแก้ไขของคลัสเตอร์มีอิทธิพลใหญ่ในผลต่างสำหรับแต่ละการศึกษา มันไม่มีผลการประเมินจุดขนาดผลมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลที่เราวิเคราะห์มาจากสองประเภทของการศึกษา: (i) การสุ่ม
ทดลองที่นักเรียนแต่ละคนได้รับการวางสุ่มในการรักษา และ (ii)
การออกแบบ quasirandom ที่นักเรียนจัดเรียงตัวเองในชั้นเรียน, ตาบอดเพื่อ
การรักษาในช่วงเวลาของการลงทะเบียนสำหรับการเรียน มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่า
ในการทดลอง quasirandom นักเรียนได้รับมอบหมายให้การรักษาเป็น
กลุ่มหมายความว่าพวกเขาไม่ได้กลุ่มที่เป็นอิสระทางสถิติ นี้
นำไปสู่ปัญหาทางสถิติ: จำนวนของจุดข้อมูลที่เป็นอิสระในแต่ละ
การรักษาไม่เท่ากับจำนวนนักเรียน (40) องค์ประกอบของ
nonindependence ในการออกแบบ quasirandom สามารถก่อให้เกิดการคำนวณความแปรปรวนที่จะ
ประมาทความแปรปรวนที่เกิดขึ้นจริงที่นำไปสู่ ​​overestimates สำหรับความสำคัญ
ระดับและน้ำหนักว่าการศึกษาแต่ละคนจะได้รับมอบหมาย (41) การแก้ไขสำหรับการนี้
องค์ประกอบของ nonindependence ในการศึกษา quasirandom เราใช้คลัสเตอร์
เครื่องคิดเลขปรับใน Microsoft Excel ขึ้นอยู่กับวิธีการพัฒนาโดย
พุ่มไม้ (40) และดำเนินการใน metaanalyses ที่ผ่านมาหลายคน (42, 43).
การปรับสำหรับการจัดกลุ่มในข้อมูลของเราจำเป็นต้องประมาณการ ของ intraclass
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (ICC) ไม่มีการศึกษาของเรารายงาน ICCs อย่างไร
และเพื่อความรู้ของเราไม่มีการศึกษาได้มีการรายงาน ICC ใน STEM ระดับวิทยาลัย
หลักสูตร ดังนั้นเพื่อให้ได้ประมาณการ ICC เราหันไป K-12
วรรณกรรม ICCs ตรวจสอบกระดาษล่าสุดสำหรับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนใน
วิชาคณิตศาสตร์และการอ่านสำหรับตัวอย่างแห่งชาติของนักเรียน K-12 (44) เรา
ใช้ค่าเฉลี่ย ICC รายงานสำหรับคณิตศาสตร์ (0.22) ในขณะที่ประมาณการอนุรักษ์
ของ ICC ในห้องเรียน STEM ระดับวิทยาลัย ทราบว่าแม้ว่า
การแก้ไขคลัสเตอร์ที่มีอิทธิพลมากในความแปรปรวนในการศึกษาแต่ละที่มัน
ไม่ได้มีผลต่อการประเมินจุดขนาดผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลที่เราได้มาจากสองประเภทของการศึกษา : ( i )
การทดลองสุ่ม ซึ่งนักเรียนแต่ละคนก็วางแบบสุ่มในการรักษา และ ( ii )
quasirandom การออกแบบที่ตนเองนักเรียนเรียงเป็นชั้น ตาบอด
รักษาที่เวลาของการลงทะเบียนสำหรับชั้นเรียน มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่า
ใน quasirandom การทดลอง นักเรียนได้รับการรักษาในฐานะ
กลุ่มซึ่งหมายความว่าพวกเขาจะไม่พบตัวอย่างอิสระ นี้นำไปสู่ปัญหาทางสถิติ
: จำนวนของจุดข้อมูลที่เป็นอิสระในการรักษาแต่ละ
ไม่เท่ากับจำนวนนักเรียน ( 40 ) องค์ประกอบของการออกแบบที่สามารถทำให้ quasirandom
nonindependence ในการคำนวณความแปรปรวน

มาดู ความจริง ที่นำไปสู่ overestimates โดย
ระดับและน้ำหนักที่แต่ละการศึกษาได้รับมอบหมาย ( 41 ) การแก้ไขนี้
quasirandom nonindependence ในองค์ประกอบของการศึกษา เราใช้กลุ่ม
การปรับตัวใน Microsoft Excel คำนวณตามวิธีการพัฒนาโดย
เฮดจ์ ( 40 ) และดำเนินการในหลายล่าสุด metaanalyses ( 42 , 43 ) .
ปรับสำหรับการจัดกลุ่มข้อมูลของเราต้องมีการประมาณการของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แสดง
( ICC )ไม่มีการศึกษาของเรารายงานการวัด , อย่างไรก็ตาม ,
และความรู้ของเรา ไม่มีการศึกษารายงาน ICC ในระดับวิทยาลัยต้น
หลักสูตร ดังนั้น เพื่อให้ได้ค่าประมาณของ ICC เราหันไป K – 12
วรรณกรรม กระดาษล่าสุดได้ประสานกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนคณิตศาสตร์และการอ่าน
ตัวอย่างนักศึกษาแห่งชาติ K – 12 ( 44 ) เรา
ใช้หมายถึง ICC รายงานคณิตศาสตร์ ( 022 ) ตามประมาณการอนุรักษ์
ของศาลอาญาระหว่างประเทศในห้องเรียนก้านระดับวิทยาลัย โปรดทราบว่าแม้ว่า
กลุ่มแก้ไขได้มีอิทธิพลใหญ่ในความแปรปรวนแต่ละการศึกษา มัน
ไม่ได้อิทธิพลผลขนาดประมาณการจุดอย่างเต็มที่