Калькулятор индекса размера эффекта: коэфициент d по Коэну
Единица измерения Конвертер ▲
Единица измерения Конвертер ▼
From: | To: |
Индекс размера эффекта (d по Коэну): {{ cohenD }}
Find More Calculator☟
Калькулятор индекса размера эффекта, специально разработанный для d Коэна, — это статистический инструмент, используемый для количественной оценки различия между двумя значениями среднего относительно вариативности в данных. Он широко используется в таких областях, как психология, образование и социальные науки, для понимания величины эффектов экспериментов.
Исторический фон
Понятие размера эффекта было популяризовано Якобом Коэном в 1960-х годах как реакция на ограничения проверки значимости нулевой гипотезы. d Коэна стал одним из самых распространенных способов измерения размера эффекта, предоставляя стандартную меру для определения силы феномена.
Формула вычисления
d Коэна вычисляется по следующей формуле:
\[ \text{d Коэна} = \frac{M_1 - M2}{SD{pooled}} \]
где:
- \(M_1\) среднее для группы 1.
- \(M_2\) среднее для группы 2.
- \(SD_{pooled}\) объединенное стандартное отклонение.
Пример вычисления
Для двух групп с такими статистическими данными:
- Среднее для группы 1: 50
- Среднее для группы 2: 40
- Объединенное стандартное отклонение: 15
d Коэна вычисляется так:
\[ \text{d Коэна} = \frac{50 - 40}{15} \approx 0,67 \]
Важность и варианты использования
- Анализ исследований: помощь в количественной оценке эффекта вмешательства или различия между группами.
- Метаанализ: важно для сравнения результатов разных исследований.
- Педагогическая оценка: используется для оценки эффективности педагогических вмешательств.
Распространенные часто задаваемые вопросы
-
Что считается «большим» размером эффекта в d Коэна?
- Обычно 0,2 считается маленьким, 0,5 — средним и 0,8 — большим, но это может различаться в зависимости от области.
-
Может ли d Коэна быть отрицательным?
- Да, отрицательное значение указывает на то, что среднее группы 2 выше, чем группы 1.
-
Влияет ли размер выборки на d Коэна?
- Хотя само значение d не зависит от размера выборки, меньшие объемы выборки могут увеличить неопределенность оценки.