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Confidence interval coverage for Cohen's effect size statistic

机译：Cohen效应量统计量的置信区间覆盖

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Kelley compared three methods for setting a confidence interval (CI) around Cohen's standardized mean difference statistic: the noncentral-t-based, percentile (PERC) bootstrap, and biased-corrected and accelerated (BCA) bootstrap methods under three conditions of normormality, eight cases of sample size, and six cases of population effect size (ES) magnitude. Kelley recommended the BCA bootstrap method. The authors expand on his investigation by including additional cases of normormality. Like Kelley, they find that under many conditions, the BCA bootstrap method works best; however, they also find that in some cases of nonnormality, the method does not control probability coverage. The authors also define a robust parameter for ES and a robust sample statistic, based on trimmed means and Winsorized variances, and cite evidence that coverage probability for this parameter is good over the range of nonnormal distributions investigated when the PERC bootstrap method is used to set CIs for the robust ES.
机译：Kelley比较了三种在Cohen的标准化均值差异统计量附近设置置信区间（CI）的方法：在三种正常情况下，非基于t的百分位数（PERC）引导程序以及偏向校正和加速（BCA）引导程序方法，八个样本大小的案例，以及六种人口效应大小（ES）大小的案例。 Kelley建议使用BCA引导程序方法。作者将更多的正常现象纳入了研究范围。像Kelley一样，他们发现在许多情况下，BCA引导程序方法效果最佳。但是，他们还发现，在某些非正常情况下，该方法无法控制概率覆盖率。作者还根据修整后的均值和Winsorized方差定义了ES的稳健参数和稳健的样本统计量，并列举了证据表明，当使用PERC引导程序设置时，该参数的覆盖率在研究的非正态分布范围内都很好强大的ES的CI。

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