حجم التأثير
يقيس حجم التأثير مقدار نتيجة البحث بشكل مستقل عن حجم العينة. فبينما يخبرك مستوى الدلالة (p-value) ما إذا كانت النتيجة ذات دلالة إحصائية، يخبرك حجم التأثير بمدى ضخامة هذه النتيجة. قام جاكوب كوهين بتطوير قياس حجم التأثير في العلوم السلوكية (1988)، ووضع معايير قياسية (صغير = 0.2، متوسط = 0.5، كبير = 0.8 لمعامل كوهين d). تُعد أحجام التأثير ضرورية للتحليل التلوي (meta-analysis)، وتحليل القوة (power analysis)، وللتواصل حول الأهمية العملية لنتائج الأبحاث.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 0-8058-0283-5
- Cumming, G. (2012). Understanding the New Statistics: Effect Sizes, Confidence Intervals, and Meta-Analysis. Routledge. ISBN: 0-415-87968-8
- Lakens, D. (2013). Calculating and Reporting Effect Sizes to Facilitate Cumulative Science: A Practical Primer for t-Tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00863 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-statistics/effect-size
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- فترة الثقةإحصاء البحث↔ compare
- القيمة الاحتمالية (p-value) والأهمية الإحصائيةإحصاء البحث↔ compare
- القوة الإحصائية وحجم العينةإحصاء البحث↔ compare
- خطأ النوع الأول والنوع الثانيإحصاء البحث↔ compare