CAREER: Statistical Power Analysis and Optimal Sample Size Planning for Longitudinal Studies in STEM Education
职业:STEM 教育纵向研究的统计功效分析和最佳样本量规划
基本信息
- 批准号:2339353
- 负责人:
- 金额:$ 124.89万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2024
- 资助国家:美国
- 起止时间:2024-08-01 至 2029-07-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
STEM education programs often utilize a longitudinal design to evaluate multiple treatment effects of interests, including the effect at a particular time, the average effect over time, and the change of the effect over time. A critical consideration when designing longitudinal studies is a power analysis that outlines the sample sizes needed to ensure a high probability of detecting important effects of interest. However, there are no guidelines or tutorials to help applied researchers conduct such power analyses. In addition, researchers usually plan their longitudinal studies under budget constraints and there is a lack of literature providing methods of calculating optimal sample sizes under such constraints. The purpose of this project is to develop a comprehensive statistical framework, software tools, illustrative examples, and training materials for the optimal design of longitudinal studies in STEM education. Specifically, the statistical theory, tools, and training developed by this work will be broadly applicable to longitudinal designs for STEM education programs, and other social programs in health science, psychology, and public policy. This project contributes to STEM education by estimating design parameters for outcomes commonly used in STEM education and illustrating design and analysis methods using data from prior longitudinal studies of STEM education programs.This project is designed to achieve four integrated research and education goals. First, the investigator will develop a statistical framework to guide the power analysis and optimal sample size planning for longitudinal experimental and quasi-experimental studies in STEM education using all currently available methods, and then compare their results to help researchers select the most appropriate design and analytic methods for their longitudinal studies. Next, the project will develop empirical estimates of the design parameters using data from ongoing and prior longitudinal studies with outcomes commonly used in STEM education. The research will execute the formulas in two new tools (i.e., PowerUpR-Growth and an R Shiny App) and develop accompanying software documentation. Finally, this project will develop illustrative examples, training materials, and workshops on the design and analysis of longitudinal STEM education programs. The statistical framework and tools have the potential to provide a more practical and flexible way to identify more efficient longitudinal designs and assist researchers in evaluating the long-term effects of their STEM education programs. The guidelines, examples, training materials, and workshops will be made publicly and freely accessible to diverse and broad groups of students, researchers, and practitioners across STEM education areas and disciplines. This is a Faculty Early Career Development Program project responsive to a National Science Foundation-wide activity that offers the most prestigious awards in support of early-career faculty who have the potential to serve as academic role models in research and education. This project is supported by NSF's EDU Core Research (ECR) program. The ECR program emphasizes fundamental STEM education research that generates foundational knowledge in the field. Investments are made in critical areas that are essential, broad and enduring: STEM learning and STEM learning environments, broadening participation in STEM, and STEM workforce development.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
STEM教育项目通常利用纵向设计来评估利益的多个治疗效果,包括特定时间的效果,随时间的平均效果以及效果随时间的变化。在设计纵向研究时,一个关键的考虑因素是功效分析,该分析概述了确保检测到感兴趣的重要效应的高概率所需的样本量。然而,没有指导方针或教程来帮助应用研究人员进行这样的功率分析。此外,研究人员通常计划他们的纵向研究的预算约束下,有一个缺乏文献提供的方法来计算最佳样本量在这样的限制。该项目的目的是开发一个全面的统计框架,软件工具,说明性示例和培训材料,用于STEM教育纵向研究的优化设计。具体而言,这项工作开发的统计理论,工具和培训将广泛适用于STEM教育计划的纵向设计,以及健康科学,心理学和公共政策的其他社会计划。本项目通过对STEM教育中常用的成果的设计参数进行估算,并利用以往STEM教育项目的纵向研究数据,说明设计和分析方法,为STEM教育做出贡献。本项目旨在实现四个研究和教育的综合目标。 首先,研究人员将开发一个统计框架,以指导使用所有现有方法进行STEM教育纵向实验和准实验研究的功效分析和最佳样本量规划,然后比较它们的结果,以帮助研究人员选择最合适的设计和分析方法进行纵向研究。接下来,该项目将使用正在进行的和以前的纵向研究的数据对设计参数进行经验估计,这些研究的结果通常用于STEM教育。 该研究将在两个新工具中执行公式(即,PowerUpR-Growth和一个R Shiny应用程序),并开发附带的软件文档。 最后,该项目将开发说明性的例子,培训材料,并在纵向STEM教育计划的设计和分析研讨会。统计框架和工具有可能提供一种更实用、更灵活的方法来确定更有效的纵向设计,并帮助研究人员评估STEM教育计划的长期影响。指导方针,例子,培训材料和研讨会将公开和免费提供给不同和广泛的学生,研究人员和实践者群体跨STEM教育领域和学科。 这是一个教师早期职业发展计划项目,响应国家科学基金会范围内的活动,提供最负盛名的奖项,以支持有潜力在研究和教育中担任学术榜样的早期职业教师。该项目由NSF的EDU核心研究(ECR)计划支持。ECR计划强调基础STEM教育研究,产生该领域的基础知识。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响力审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
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