ScholarGate
Assistent
Hypothesis testClassical statistics

Efekti suuruse analüüs

Efekti suuruse analüüs kvantifitseerib statistilise tulemuse praktilist suurust, sõltumata valimi suurusest. Selle asemel, et küsida ainult seda, kas erinevus või seos on statistiliselt oluline, küsitakse, kui suur see on, kasutades standardiseeritud indekseid nagu Cohe'ni d, eta-ruut, oomega-ruut või Pearsonsi r, mis võimaldavad otsest võrdlust uuringute ja populatsioonide vahel.

Rakenda tööriistaga StatMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
  2. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/effect-size-analysis

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.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateEffect size analysis (Effect Size Analysis). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/statistics/effect-size-analysis · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026