Effektstørrelse
Effektstørrelse kvantificerer størrelsen af et forskningsresultat uafhængigt af stikprøvestørrelsen. Mens en p-værdi fortæller dig, om et resultat er statistisk signifikant, fortæller en effektstørrelse dig, hvor stort resultatet er. Jacob Cohen formaliserede måling af effektstørrelse inden for adfærdsvidenskaberne (1988) og etablerede standardbenchmarks (lille = 0,2, medium = 0,5, stor = 0,8 for Cohens d). Effektstørrelser er essentielle for metaanalyse, styrkeanalyse og kommunikation af den praktiske betydning af forskningsresultater.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- KonfidensintervalForskningsstatistik↔ compare
- P-værdi og statistisk signifikansForskningsstatistik↔ compare
- Statistisk styrke og stikprøvestørrelseForskningsstatistik↔ compare
- Type I og Type II fejlForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →