η² 计算器

η²（η平方）是方差分析（ANOVA）中使用的效应量指标，用于表示归因于特定因素的总方差的比例。理解这一指标有助于研究人员评估实验研究中效应的强度。

历史背景

η²自20世纪中期以来已广泛应用于统计分析，尤其是在心理学和教育研究中。它作为一种有价值的度量，除了统计显著性外，还可以解释研究结果的实际意义。

计算公式

η²的计算公式如下：

\[ \eta^2 = \frac{\text{SS}{\text{effect}}}{\text{SS}{\text{total}}} \]

其中：

• SS_effect: 效应的平方和
• SS_total: 总平方和

计算示例

如果SS_effect = 20，SS_total = 100，则：

\[ \eta^2 = \frac{20}{100} = 0.2 \]

这意味着20%的总方差可以由所研究的效应解释。

重要性和应用场景

在需要清晰传达效应大小的研究中，η²至关重要。它在心理学等领域尤其有用，在这些领域中，效应的大小可以提供对实验结果实际意义的见解。

常问问题

1. η²的理想值是多少？

   • 接近1的值表示较大的效应量。没有严格的阈值，但通常，η²值为0.01、0.06和0.14分别被认为是小、中和大效应。

2. η²与R²相同吗？

   • 不同。虽然两者都是解释方差的度量，但R²通常用于回归分析，而η²用于方差分析。

3. η²可以为负值吗？

   • 不可以，因为它代表方差的比例，所以η²不能为负值。