A Practical Guide to Calculating Cohen's f(2), a Measure of Local Effect Size, from PROC MIXED.
A Practical Guide to Calculating Cohen's f(2), a Measure of Local Effect Size, from PROC MIXED.
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DOI：
10.3389/fpsyg.2012.00111
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发表时间：
2012
影响因子：
3.8
通讯作者：
Mermelstein RJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Selya AS;Rose JS;Dierker LC;Hedeker D;Mermelstein RJ
在科学文章中报告效应量越来越普遍，并受到期刊的鼓励;然而，为混合效应回归模型和分层线性模型等分析选择效应量可能很困难。一种相对不常见但信息量很大的标准化效应量测量方法是科恩的f2，它允许对局部效应量进行评估，即，在多元回归模型的背景下，一个变量的效应量。不幸的是，这一措施往往是不容易从常用的软件重复测量或分层数据分析。在本指南中，我们将演示如何使用SAS®软件中的PROC MIXED提取混合效应回归模型中两个变量的Cohen f2。两个例子，计算科恩的f2为不同的研究问题，使用的数据从纵向队列研究吸烟发展的青少年。本教程旨在促进混合效应多元回归模型中单个变量的效应量的计算和报告，并且与实验心理学，观察性研究和临床或干预研究中常见的重复测量或分层/多级数据的分析相关。
Reporting effect sizes in scientific articles is increasingly widespread and encouraged by journals; however, choosing an effect size for analyses such as mixed-effects regression modeling and hierarchical linear modeling can be difficult. One relatively uncommon, but very informative, standardized measure of effect size is Cohen’s f2, which allows an evaluation of local effect size, i.e., one variable’s effect size within the context of a multivariate regression model. Unfortunately, this measure is often not readily accessible from commonly used software for repeated-measures or hierarchical data analysis. In this guide, we illustrate how to extract Cohen’s f2 for two variables within a mixed-effects regression model using PROC MIXED in SAS® software. Two examples of calculating Cohen’s f2 for different research questions are shown, using data from a longitudinal cohort study of smoking development in adolescents. This tutorial is designed to facilitate the calculation and reporting of effect sizes for single variables within mixed-effects multiple regression models, and is relevant for analyses of repeated-measures or hierarchical/multilevel data that are common in experimental psychology, observational research, and clinical or intervention studies.
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影响因子：
5
作者：
Peugh, James L.
通讯作者：
Peugh, James L.
DOI：
10.1111/j.1530-0277.2008.00742.x
发表时间：
2008-09-01
影响因子：
3.2
作者：
Friedmann, Peter D.;Rose, Jennifer S.;Stein, Michael D.
通讯作者：
Stein, Michael D.
影响因子：
4.4
作者：
Sterling, Kymberle Landrum;Mermelstein, Robin;Turner, Lindsey;Diviak, Kathleen;Flay, Brian;Shiffman, Saul
通讯作者：
Shiffman, Saul
影响因子：
4
作者：
Baguley, Thom
通讯作者：
Baguley, Thom
影响因子：
2.7
作者：
Kirk, RE
通讯作者：
Kirk, RE