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效应量是指由于因素引起的差别,是衡量处理效应大小的指标。与
显著性检验不同,这些指标不受
样本容量影响。它表示不同处理下的总体均值之间差异的大小,可以在不同研究之间进行比较。平均值差异、方差分析解释比例、回归分析解释比例需要用效应量描述。效应量不受样本容量的影响。当样本容量大得到显著时,有必要报告效应量大小。
- 中文名
- 效应量
- 外文名
- effect size
- 英文缩写
- ES
- 同义翻译
- 效应大小
一般用于针对某一研究领域内的
元分析中,经常见于心理,教育,行为研究等。其主要统计思路是指主要变量引起的响应差别除以相应的
标准误差,这一相对量对估算处理效应很重要。
效应量太小,意味着处理即使达到了显著水平,也缺乏实用价值。
常见的几种ES:
a) 两个平均数间的标准差异;
一、均数比较:(cohen'd)
独立样本:ES=(m1-m2)/s_pooled
s_pooled为联合方差。
相关样本:ES=(M1-M2)/S
二、相关系数:
三、方差分析:
1.单因素组间(cohen'f):ES=sqrt(F/n)
自变量与样本大小的比值小于1:10时需要矫正
结果解读:
EFFECT SIZE
独立样本t检验: (M1-M2)/S合并
.20 小的效应,.50中等效应,.80高的效应
相关样本t检验: (M1-M2)/S
.20 小的效应,.50中等效应,.80高的效应
方差分析sqrt(F/n)
.10 小的效应,.25中等效应,.40高的效应
Φ=0.10表示小的效应, Φ=0.30表示中等的效应,Φ=0.50表示高的效应
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