Mtazamo wa mbadala thabiti kwa sampuli ndogo ndogo ya SEM: Uchunguzi wa njia ya alama ya bias-corrected.

Mbaya Behav. 2018 Oktoba 27. pii: S0306-4603 (18) 31232-2. toa: 10.1016 / j.addbeh.2018.10.032.

Kelcey B1.

abstract

Mfano wa usawa wa miundo na uhakikisho kamili wa upeo wa ufanisi wa habari ni njia kuu ya kutafakari nadharia tata zinazoshirikisha vigezo vingi vya latent katika utafiti wa kulevya. Ijapokuwa hesabu kamili za habari zina sifa nyingi zinazofaa ikiwa ni pamoja na uwiano, upeo mkubwa katika mifano ya usawa wa miundo ni kwamba mara nyingi huendeleza upendeleo mkubwa wakati unatekelezwa katika tafiti ndogo za kawaida (kwa mfano, chache kuliko 100 au 200). Machapisho ya hivi karibuni yameanzisha makadirio mdogo wa habari iliyoundwa ili kukabiliana na upeo huu-utaratibu wa kutekelezwa kwa njia ya upendeleo wa njia ya uchambuzi wa njia ya njia-ambayo imeonyeshwa kuzalisha makadirio yasiyofaa na yenye ufanisi katika mipangilio ndogo ya kiwango cha sampuli. Licha ya sifa zake za kinadharia na za kimapenzi, fasihi imesema kuwa njia hiyo haitumiwi kwa sababu ya sababu tatu za msingi-njia hizi hazijatumika kwa watafiti, kuna ukosefu wa mwongozo wa vitendo na upatikanaji wa programu unaopatikana kwa watafiti waliotumika, na kulinganisha na habari kamili Mbinu ambazo zimewekwa katika mifano maalum ya nidhamu hazipo. Katika utafiti huu, ninafafanua njia hii kwa njia ya uchambuzi wa hatua kwa hatua wa utafiti wa kesi ya usuluhishi unaohusisha matumizi ya kulevya. Ninatoa mfano wa R code kwa kutumia mfuko mkali na data kulingana na utafiti wa kufikiri wa kulevya. Mimi kuchunguza tofauti kati ya makadirio kamili ya habari na mdogo ndani ya data ya mfano na kisha kuchunguza kiwango ambacho tofauti hizi ni dalili ya kutofautiana kwa kawaida kati ya watoa hesabu kwa kutumia utafiti wa simulation. Matokeo yanaonyesha kuwa mchezajiji wa habari mdogo huwashwa zaidi na kiwango cha kawaida cha habari cha kiwango cha upimaji wa uwezekano wa kupima kwa ukubwa wa sampuli ndogo kwa kiwango cha upendeleo, ufanisi, na nguvu.

PMID: 30501990

DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.10.032