Come si analizzano i dati pre-test-posttest? Punteggi di differenza? Punteggi di variazione percentuale? ANOVA? Negli studi medici, psicologici, sociologici ed educativi, i ricercatori spesso progettano esperimenti in cui raccolgono dati di base (pretest) prima della randomizzazione. Tuttavia, spesso hanno difficoltà a decidere quale metodo di analisi statistica sia più appropriato utilizzare. Fino ad ora, consultare la letteratura disponibile si sarebbe rivelato un compito lungo e arduo, con articoli sparsi in tutte le riviste e i riferimenti ai libri di testo pochi e lontani tra loro. L'analisi dei progetti pre-test-posttest porta un gradito sollievo da questo enigma. Questo riferimento unico, scritto appositamente per i ricercatori, risponde alle domande e aiuta a chiarire la confusione sull'analisi dei dati pre-test-post-test. Mantenendo le derivazioni al minimo e offrendo esempi di vita reale da una vasta gamma di discipline, l'autore raccoglie e chiarisce i concetti e le tecniche più utili per gli studi che incorporano i dati di base. Comprendi i pro e i contro dei diversi metodi - ANOVA, ANCOVA, variazione percentuale, punteggi di differenza e altro ancoraImpara a scegliere il test statistico più appropriato - Numerose simulazioni Monte Carlo confrontano i vari test e ti aiutano a selezionare quello più adatto ai tuoi datiAffronta analisi più difficili - L'ampio codice SAS incluso ti fa risparmiare tempo e fatica nella programmazioneRichiedendo solo un background di base in statistica e progettazione sperimentale, questo libro incorpora la maggior parte, se non tutti, i materiale di riferimento che si occupa dei dati pretest-posttest. Se utilizzi i dati di base nei tuoi studi, l'analisi dei disegni pre-test-posttest ti farà risparmiare tempo, aumenterà la tua comprensione e, in ultima analisi, migliorerà l'interpretazione e l'analisi dei tuoi dati. Lingua: Inglese