科恩公式(Cohen's-D)(2)效应大小(Effect Size)在线计算器
【(使用平均值和标准差计算)计算效应大小】
科恩d值(Cohen's d)
效应大小(Effect Size(r))
平均值(M1)
平均值(M2)
标准差(SD1)
标准差(SD2)
计算方法
 
 

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分类: 统计概率 标签:科恩公式(Cohen's-D)(2)效应大小EffectSize 工具ID:919 阅读:22493 收藏

输入已知量平均值M1和M2(实数)和标准差SD1和SD2(实数),点击计算按钮,可快速求出科恩D值(Cohen's-D)、和效应大小(Effect Size)值。

效应大小是一种现象大小的度量。例如,两个变量之间的相关性,回归中的回归系数,平均差,都是影响大小的例子。效应大小与样本大小无关。换言之,它测量一种处理效果,并且与样本大小无关。在元分析中,除了统计假设外,我们还考虑了效应大小。影响大小的标准误差是非常重要的。可通过以下方式测量效果大小,效应大小(Effect Size)计算方法有两种:

1)已知t值(实数)和自由度值(df)(实数)。

计算公式如下图所示:

2)已知两组平均值(实数)和标准差(实数)。见相关计算器。

计算公式如下图所示:

效应大小(effect size)是一种元分析术语。自由标尺指标的一种。用于量度效应数值。科恩(Cohen's-D)1969年提出时称标准化平均差。来自不同“研究”的效应大小的估计量都已被标准化,它们事实上已处在相同的标尺上,与各个分别进行的实验研究的效应的测量单位无关。

来自不同“研究”的效应大小的估计量都已被标准化,它们事实上已处在相同的标尺上,与各个分别进行的实验研究的效应的测量单位无关。“综合者”可整合各个研究的估计效应,或将这些效应大小看成原始资料,进行各种可能的统计分析,如方差分析、多元回归分析、参数估计、稳健统计、效应(固定、随机)模型分析、多元模型、相关系数整合等。

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