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Because we included studies from a

Because we included studies from a wide age span and on different mathemat- ics and cognitive skills, we hypothesized that the research body is reporting a distribution of effect sizes with significant between-studies variance, as opposed to a group of studies attempting to estimate one true effect size. Thus, we used a random-effect model for the current study (Lipsey & Wilson, 2001). Weighted, random-effects meta-regression models using Hedges et al.’s (2010) corrections were conducted with ROBUMETA in Stata (Hedberg, 2011) to summarize effect sizes and to examine potential moderators.
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因为我们从包括广泛的年龄跨度和不同mathemat- IC和认知能力的研究,我们推测,研究机构的报告的影响大小与显著研究间方差的分布,而不是一组研究试图估计一个真正的效果大小。因此,我们用于目前的研究(利普西和Wilson,2001)随机效应模型。加权,随机效应用树篱等荟萃回归模型。的(2010)更正是在Stata(赫贝格,2011)与ROBUMETA进行总结的影响大小,并研究可能的版主。
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由于我们纳入了从大年龄跨度和不同数学和认知技能的研究,我们假设研究机构报告的影响大小分布与显著的研究之间差异,而不是一组研究试图估计一个真实效果大小。因此,我们在当前的研究中使用随机效应模型(Lipsey & Wilson,2001年)。使用 Hedges 等人(2010 年)的 ROBUMETA 在 Stata(Hedberg,2011 年)中进行了加权随机效应元回归模型,以汇总效果大小并检查潜在的仲裁者。
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因为我们包含了来自不同年龄段、不同数学和认知技能的研究,我们假设研究机构报告的效应大小分布具有显著的研究间方差,而不是一组试图估计一个真实效应大小的研究。因此,我们在当前的研究中使用了随机效应模型(Lipsey&Wilson,2001)。利用Hedges等人(2010年)的修正,对Stata的ROBUMETA(Hedberg,2011年)进行加权、随机效应元回归模型,以总结效应大小并检查潜在的调节因素。
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