Research Synthesis Methods· 2026Q1
Sayılan sonuçlara sahip tekil vaka deneysel tasarımları için vakalar arası insidans hızı oranı: Koşullu ve marjinal modellerle Monte Carlo simülasyonu
Between-case incidence rate ratio for single case experimental designs with count outcomes: A Monte Carlo simulation with conditional and marginal models
- 2atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Tekil vaka deneysel tasarımları (SCED'ler) için yeni bir oransal tahmin edici olan vakalar arası insidans hızı oranı (BC-IRR), Monte Carlo simülasyonu ile değerlendirilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Sayılan sonuçlara sahip SCED'ler için yeni bir oransal tahmin edici olan vakalar arası insidans hızı oranını (BC-IRR) tanıtır.
- BC-IRR'yi GLMM'ler ve GEE'ler kullanarak büyük ölçekli bir Monte Carlo simülasyonu ile değerlendirir.
- Yanlılık, standart hata yanlılığı, ortalama karesel hata ve kapsama oranı gibi istatistiksel özellikleri inceler.
- Gerçek verilerle BC-IRR tahminini gösterir ve uygulamalı araştırmacılar için öneriler sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Calculating design-comparable effect sizes in single-case experimental designs (SCEDs) is essential for research synthesis to identify evidence-based practices that integrate findings from both SCEDs and group-based designs. The field has made significant progress in developing additive design-comparable effect sizes in recent years. This study aims to evaluate the statistical properties of a newly developed proportional estimator, the between-case incidence rate ratio (BC-IRR), for SCEDs with count outcomes. Two analytical frameworks are introduced for estimating BC-IRR: generalized linear mixed models (GLMMs) and generalized estimating equations (GEEs). A large-scale Monte Carlo simulation is conducted to assess the bias of the point estimate, the standard error bias, mean squared error, and coverage rate. We also demonstrate the estimation of BC-IRR using GLMMs and GEEs with real data. Based on the simulation and demonstration results, we provide recommendations for applied researchers, discuss limitations, and outline directions for future research.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Research Synthesis Methods, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics