This thesis proposes a methodology to address the lack of valid criteria for interpreting effect sizes in clinical psychology, thereby promoting more rigorous and clinically informed research planning. The proposal is to combine a plausible estimate of the effect from the literature with a structured elicitation of expert judgment (expert elicitation) to establish a "Smallest Effect Size of Interest" (SESOI), defining a meaningful improvement for instruments such as the Kessler-10. A case study demonstrates how this approach directly informs power analysis, resulting into an operational tool for rigorous sample size planning.
Questa tesi propone una metodologia per sopperire all' assenza di criteri validi per interpretare le dimensioni dell'effetto in psicologia clinica, promuovendo una pianificazione della ricerca più rigorosa e clinicamente informata. La proposta è di combinare una stima plausibile dell'effetto dalla letteratura con un l'elicitazione strutturata del giudizio degli esperti (expert elicitation) per stabilire una "minima dimensione dell'effetto di interesse" (SESOI), definendo un miglioramento significativo per strumenti come il Kessler-10. Un caso di studio dimostra come questo approccio informi direttamente l'analisi di potenza, risultando in uno strumento operativo per una pianificazione campionaria rigorosa.
Pianificazione della numerosità campionaria basata sul giudizio degli esperti e sintesi della letteratura. Una proposta per stimare dimensioni dell’effetto clinicamente rilevanti.
BOLLINI, EMANUELE
2024/2025
Abstract
This thesis proposes a methodology to address the lack of valid criteria for interpreting effect sizes in clinical psychology, thereby promoting more rigorous and clinically informed research planning. The proposal is to combine a plausible estimate of the effect from the literature with a structured elicitation of expert judgment (expert elicitation) to establish a "Smallest Effect Size of Interest" (SESOI), defining a meaningful improvement for instruments such as the Kessler-10. A case study demonstrates how this approach directly informs power analysis, resulting into an operational tool for rigorous sample size planning.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/100090