Analyse des conceptions pré-test-post-test

Analyse des modèles prétest-post-test (L. Bonate Peter)

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Titre original :

Analysis of Pretest-Posttest Designs

Contenu du livre :

Comment analysez-vous les données prétest-post-test ? Les scores de différence ? Pourcentage de changement des scores ? ANOVA ? Dans les études médicales, psychologiques, sociologiques et éducatives, les chercheurs conçoivent souvent des expériences dans lesquelles ils recueillent des données de référence (prétest) avant la randomisation. Cependant, ils éprouvent souvent des difficultés à décider quelle méthode d'analyse statistique est la plus appropriée. Jusqu'à présent, la consultation de la littérature disponible s'avérait une tâche longue et ardue, les articles étant éparpillés dans les revues et les références aux manuels étant rares.

L'ouvrage Analysis of Pretest-Posttest Designs apporte un soulagement bienvenu à cette énigme. Cette référence unique, rédigée spécifiquement pour les chercheurs, répond aux questions et aide à dissiper la confusion concernant l'analyse des données prétest-post-test. En limitant au maximum les dérivations et en proposant des exemples concrets tirés d'un large éventail de disciplines, l'auteur rassemble et élucide les concepts et les techniques les plus utiles pour les études intégrant des données de référence.

Comprenez les avantages et les inconvénients des différentes méthodes - ANOVA, ANCOVA, pourcentage de changement, scores de différence, etc.

Apprenez à choisir le test statistique le plus approprié - De nombreuses simulations de Monte Carlo comparent les différents tests et vous aident à sélectionner celui qui convient le mieux à vos données.

S'attaquer à des analyses plus difficiles - Le code SAS complet inclus vous permet d'économiser du temps et des efforts de programmation.

N'exigeant que des connaissances de base en statistiques et en conception expérimentale, cet ouvrage comprend la plupart, sinon la totalité, des documents de référence traitant des données prétest-post-test. Si vous utilisez des données de référence dans vos études, Analysis of Pretest-Posttest Designs vous fera gagner du temps, améliorera votre compréhension et, en fin de compte, l'interprétation et l'analyse de vos données.