효과 크기 지수 계산기: 코헨의 d

코헨의 d를 위한 효과 크기 지수 계산기는 데이터의 변동성에 비례하여 두 평균 간의 차이를 정량화하는 데 사용되는 통계 도구입니다. 실험 효과의 크기를 이해하기 위해 심리학, 교육 및 사회 과학과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.

역사적 배경

효과 크기의 개념은 1960년대에 제이콥 코헨에 의해 귀무 가설 유의성 검정의 한계에 대한 대응으로 대중화되었습니다. 코헨의 d는 현상의 강도에 대한 표준 척도를 제공하여 효과 크기를 측정하는 가장 일반적인 방법 중 하나가 되었습니다.

계산 공식

코헨의 d는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

\[ \text{코헨의 d} = \frac{M_1 - M2}{SD{pooled}} \]

여기서:

• \(M_1\)은 그룹 1의 평균입니다.
• \(M_2\)는 그룹 2의 평균입니다.
• \(SD_{pooled}\)는 풀링된 표준 편차입니다.

예시 계산

다음 통계를 가진 두 그룹의 경우:

• 그룹 1의 평균: 50
• 그룹 2의 평균: 40
• 풀링된 표준 편차: 15

코헨의 d는 다음과 같이 계산됩니다.

\[ \text{코헨의 d} = \frac{50 - 40}{15} \approx 0.67 \]

중요성 및 사용 시나리오

• 연구 분석: 개입의 효과 또는 그룹 간 차이를 정량화하는 데 도움이 됩니다.
• 메타 분석: 다른 연구 간 결과를 비교하는 데 필수적입니다.
• 교육 평가: 교육 개입의 효과를 평가하는 데 사용됩니다.

일반적인 FAQ

1. 코헨의 d에서 '큰' 효과 크기는 무엇으로 간주됩니까?

   • 일반적으로 0.2는 작은 것으로, 0.5는 중간, 0.8은 큰 것으로 간주되지만 분야에 따라 다를 수 있습니다.

2. 코헨의 d가 음수일 수 있습니까?

   • 네, 음수는 그룹 2의 평균이 그룹 1보다 높음을 나타냅니다.

3. 코헨의 d는 표본 크기에 영향을 받습니까?

   • d 자체의 값은 영향을 받지 않지만 표본 크기가 작을수록 추정치에 대한 불확실성이 증가할 수 있습니다.