Бесплатный калькулятор Editverse

Калькулятор размера эффекта

Оцените реальную величину разницы между двумя независимыми группами с помощью коэффициента Коэна d, вычисленного на основе объединенного стандартного отклонения и представленного в виде абсолютного значения. См. формулу и воспроизводимую команду R, а также полное руководство по интерпретации ниже. Проверено на R 4.3.3.

Простыми словами

Размер эффекта показывает, насколько велика разница, и это не зависит от размера выборки. Значение p может указывать на то, что разница вряд ли случайна, но не на то, достаточно ли она велика, чтобы иметь значение. Размер эффекта заполняет этот пробел.

Коэффициент Коэна d выражает разницу между средними значениями двух групп в единицах объединенного стандартного отклонения, поэтому d = 0.5 означает, что группы различаются на половину стандартного отклонения. В качестве приблизительного ориентира, 0.2 — мало, 0.5 — средне, а 0.8 — много, но эти обозначения являются условностями, а не законами, и клиническое значение зависит от вашей области исследований.

Когда использовать размер эффекта

При описании сравнения или взаимосвязи всегда указывайте величину эффекта. Для разницы между средними значениями двух групп стандартным является коэффициент Коэна d (или скорректированный на смещение коэффициент Хеджеса g для малых выборок). В рекомендациях по отчетности все чаще требуется указывать величину эффекта и ее доверительный интервал наряду с p-значением, поскольку вместе они показывают как наличие эффекта, так и его вероятную величину.

Размер эффекта также является необходимым параметром для планирования исследования: он определяет размер выборки и позволяет объединять результаты в метаанализе. Выберите показатель, соответствующий вашему дизайну — показатели семейства d для оценки различий между средними значениями, показатели семейства r для оценки силы связи. Не уверены, какой показатель подходит для ваших данных? Наш интерактивный инструмент выбора теста поможет вам.

Величина эффекта (коэффициент Коэна d) Стандартизированная мера различия · проверена по сравнению с R 4.3.3
Инструкция

Когда использовать. Количественно оценить стандартизированную величину различия между двумя группами.

Предположения. Непрерывные данные; объединенное стандартное отклонение имеет смысл (схожие дисперсии).

Распространенные ошибки. Показатель величины эффекта измеряет масштаб, а не статистическую значимость или клиническую важность.

Рабочий пример

Нажмите «Загрузить пример данных» выше, затем «Запустить анализ» , чтобы увидеть полный результат с графиком, формулой и интерпретацией для этого теста.

Референсы
  1. Коэн Дж. Анализ статистической мощности для поведенческих наук. 1988.
Powered by editverse.com · R 4.3.3 проверен · v3.6 Нужен экспертный анализ? →

Отработанные примеры

Пример 1 — Большой эффект

Две группы со средними значениями 5.90 и 7.72 и объединенным стандартным отклонением 0.45 (пример «Большой эффект» в разделе «Загрузка примеров данных») дают коэффициент Коэна d = 4.01, что указывает на очень большой эффект. Укажите значение d с 95% доверительным интервалом, а не только разницу средних значений, чтобы читатели могли оценить величину эффекта по стандартизированной шкале.

Пример 2 — Почему для небольших выборок необходима формула Хеджеса g

Коэффициент Коэна d несколько завышает эффект популяции в малых выборках. Коэффициент Хеджеса g использует поправочный коэффициент и предпочтительнее, когда каждая группа содержит менее 20 наблюдений. В больших выборках эти два коэффициента сходятся. Чтобы получить g из вашего d, введите d и размеры двух групп в конвертер величины эффекта.

Предположения, которые необходимо проверить

Сопоставимый разброс. Объединенное стандартное отклонение предполагает, что две группы имеют схожие дисперсии. Если дисперсии существенно различаются, используйте вместо него показатель, основанный на стандартном отклонении контрольной группы (дельта Гласса).

Непрерывные, приблизительно нормально распределенные данные. Коэффициент Коэна d рассчитывается для непрерывных результатов. Для ранжированных или асимметрично распределенных данных более уместен размер эффекта, основанный на рангах.

Независимые наблюдения. Стандартная формула предполагает независимые группы. Для парных или повторных измерений необходим размер эффекта, учитывающий внутрипарную корреляцию.

Распространенные ошибки

Рассматривайте величину эффекта как показатель значимости.

Большое значение d не равно малому значению p. Размер эффекта измеряет величину эффекта; значимость измеряет, отличается ли эффект от случайного совпадения. Укажите оба показателя.

Восприятие обозначений 0.2/0.5/0.8 как абсолютных значений.

Пороговые значения Коэна «малый/средний/большой» — это эмпирические правила. «Малый» d может иметь клиническое значение, а «большой» — незначительное, в зависимости от исхода.

Без указания доверительного интервала

Точечная оценка d без указания интервала скрывает неопределенность. Всегда указывайте доверительный интервал вокруг величины эффекта.

Использование d в неправильном проекте

Для независимых групп параметр d не подходит для парных данных или данных, содержащих более двух групп. Для данных, содержащих несколько групп, используйте параметр эта-квадрат из дисперсионного анализа (ANOVA).

Часто задаваемые вопросы

В чём разница между коэффициентом Коэна d и коэффициентом Хеджеса g?

Оба показателя выражают стандартизированную разницу средних значений. Коэффициент Хеджеса g умножает d на поправочный коэффициент для малых выборок, поэтому он немного меньше и менее смещен при малых выборках.

Как интерпретировать значение параметра d?

Как правило, 0.2 считается малым, 0.5 — средним, а 0.8 — большим, но интерпретируйте значение в контексте вашей области и указывайте его с доверительным интервалом, а не только с меткой.

Зачем вообще сообщать о величине эффекта?

Оно позволяет оценить практическую значимость, необходимо для планирования размера выборки и позволяет объединять исследования в метаанализе — ни одна из этих функций не обеспечивается одним лишь p-значением.

Соответствуют ли результаты данным, полученным в SPSS, R и Stata?

Да. Калькулятор использует ту же формулу объединенного стандартного отклонения, что и стандартное программное обеспечение, и отображает точную команду R, так что вы можете ее воспроизвести.

Похожие калькуляторы

Независимый t-тестОдносторонний дисперсионный анализДоверительный интервалРазмер выборки и мощностьКорреляция и регрессияКакой тест мне следует использовать?

Референсы

  1. Каллогьери Д., Пиччирилло Дж.Ф. Простое руководство по показателям величины эффекта. JAMA Отоларингольная хирургия головы и шеи. 2023;149(5):447–451. PMID 36951858.
  2. Лейкенс Д. Расчет и представление размеров эффекта для содействия развитию кумулятивных научных исследований: практическое руководство по t-тестам и дисперсионному анализу. Фронт-психол. 2013;4:863. PMID 24324449.
  3. Коэн Дж. Статистический анализ мощности для поведенческих наук. 2-е изд. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум; 1988.

Вам нужен такой анализ для вашей рукописи?

Наши биостатистики со степенью доктора наук рассчитывают и интерпретируют размеры эффектов, проверяют предположения и предоставляют готовые к публикации таблицы с воспроизводимым результатом работы в R.

Получите экспертную статистическую помощь