Many researchers employ the paired

Many researchers employ the paired t-test to evaluate the mean difference between
matched data points. 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 effi-
ciency 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.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดเป็นคู่ t-ทดสอบเพื่อประเมินความแตกต่างเฉลี่ยระหว่างจ้างนักวิจัยจำนวนมากจุดข้อมูลที่ตรงกัน อับ ในกรณีนี้ทดสอบในที่ต่ำ กระดาษนี้รีวิววิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการใช้อิสระกลางหมายถึงตัวแปร x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม(ANCOVA) เราเพิ่มวรรณคดี โดยเห็นว่าจ้างกำไรเหล่านี้ใน efficiency เป็นตัวคูณสำหรับใช้ในการหาอำนาจการทดสอบทางสถิติ พารามิเตอร์หลักปัจจัยนี้มีความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยวัดทั้งสองและอัตราส่วนผลต่างของวัดขึ้นอยู่กับจำนวนประตูที่ กระดาษแล้วแสดงให้เห็นถึงวิธีการคำนวณกำไรเป็น priori แก้ไขหนึ่งพลังงานสำหรับการจับคู่แบบดั้งเดิมอย่างมีประสิทธิภาพt-ทดสอบ เรามีการวิเคราะห์ตัวอย่างจากแทรกแซงล่า ครอบครัวเตรียมการรุ่นใหม่ (Generación ลนูว่า la Preparando Familias) สุดท้าย เราสรุปด้วยการการวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถรับค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นักวิจัยหลายคนจ้าง t-test จับคู่ในการประเมินความแตกต่างเฉลี่ยระหว่าง
จุดข้อมูลที่ตรงกับ แต่น่าเสียดายที่ในหลาย ๆ กรณีนี้ไม่มีประสิทธิภาพในการทดสอบ กระดาษ
ความคิดเห็นวิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการใช้ค่าเฉลี่ยศูนย์กลางอิสระ
ตัวแปร x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้วิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม
(ANCOVA) เราได้เพิ่มวรรณกรรมโดยแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่จะจ้างงานเหล่านี้ในกำไรญที่สุดนั่นคือ
ประสิทธิภาพในเป็นปัจจัยสำหรับการใช้งานในการหาพลังงานทางสถิติของการทดสอบ พารามิเตอร์ที่สำคัญ
สำหรับปัจจัยนี้มีความสัมพันธ์ระหว่างสองมาตรการและอัตราความแปรปรวนของ
วัดขึ้นอยู่กับการทำนาย กระดาษแล้วแสดงให้เห็นถึงวิธีการคำนวณ
กำไรในเบื้องต้นมีประสิทธิภาพในการแก้ไขการคำนวณพลังงานสำหรับแบบดั้งเดิมคู่
t-test เรารวมถึงการวิเคราะห์ตัวอย่างจากการแทรกแซงที่ผ่านมาครอบครัวเตรียม
คนรุ่นใหม่ (Familias Preparando ลานูGeneración) สุดท้ายเราลงเอยด้วย
การวิเคราะห์ข้อมูลที่ยังหลงเหลืออยู่จะได้รับค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นักวิจัยหลายคนใช้ Paired t-test ประเมินหมายถึงความแตกต่างระหว่าง
จับคู่จุดข้อมูล แต่น่าเสียดายที่ในหลายกรณีทดสอบนี้ไม่มีประสิทธิภาพ
บทความนี้รีวิววิธีการเพิ่มความแม่นยำของการทดสอบนี้ผ่านการหมายถึงศูนย์กลางอิสระ
ตัวแปร x ซึ่งเป็นที่คุ้นเคยกับนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม ( ANCOVA )
.เราเพิ่มในวรรณคดี โดยแสดงให้เห็นถึงวิธีการจ้างเหล่านี้ได้รับใน effi -
ประสิทธิภาพเป็นปัจจัยเพื่อใช้ในการหาทางอำนาจของการทดสอบ คีย์พารามิเตอร์
สำหรับปัจจัยนี้คือความสัมพันธ์ระหว่างสองมาตรการและความแปรปรวนเท่ากับ
วัดขึ้นอยู่กับตัวแปร . กระดาษแล้วสาธิตวิธีการคำนวณ
ส่วนประสิทธิภาพใน priori เพื่อแก้ไขอำนาจการคำนวณสำหรับดั้งเดิมคู่
) เรารวมการวิเคราะห์ตัวอย่างจากการทดลองล่าสุด ครอบครัวเตรียม
รุ่นใหม่ ( familias preparando La Nueva generaci เลออง ) ในที่สุดก็สรุปได้ด้วย
การวิเคราะห์ข้อมูลเท่าที่มีอยู่เพื่อให้ได้ค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมค่า