کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6793440 539775 2014 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sensitivity analyses for clustered data: An illustration from a large-scale clustered randomized controlled trial in education
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل حساسیت برای داده های خوشه ای: تصویری از یک مطالعه کنترل شده تصادفی شده در مقیاس بزرگ در آموزش و پرورش
کلمات کلیدی
ارزیابی تاثیر، تجزیه و تحلیل حساسیت، تجزیه و تحلیل داده ها برای آزمایش های تصادفی خوشه ای، مدل سازی خطی سلسله مراتبی، معادلات تخمین کلی
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت پزشکی و دندانپزشکی سیاست های بهداشت و سلامت عمومی
چکیده انگلیسی
In this paper, we demonstrate the importance of conducting well-thought-out sensitivity analyses for handling clustered data (data in which individuals are grouped into higher order units, such as students in schools) that arise from cluster randomized controlled trials (RCTs). This is particularly relevant given the rise in rigorous impact evaluations that use cluster randomized designs across various fields including education, public health and social welfare. Using data from a recently completed cluster RCT of a school-based teacher professional development program, we demonstrate our use of four commonly applied methods for analyzing clustered data. These methods include: (1) hierarchical linear modeling (HLM); (2) feasible generalized least squares (FGLS); (3) generalized estimating equations (GEE); and (4) ordinary least squares (OLS) regression with cluster-robust (Huber-White) standard errors. We compare our findings across each method, showing how inconsistent results - in terms of both effect sizes and statistical significance - emerged across each method and our analytic approach to resolving such inconsistencies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Evaluation and Program Planning - Volume 47, December 2014, Pages 26-34
نویسندگان
, ,