Metodin todisteiden tietue

Effect Size

Effect size quantifies the magnitude of a research finding independent of sample size. While a p-value tells you whether a result is statistically significant, an effect size tells you how big the result is. Jacob Cohen formalized effect size measurement in behavioral sciences (1988), establishing standard benchmarks (small = 0.2, medium = 0.5, large = 0.8 for Cohen's d). Effect sizes are essential for meta-analysis, power analysis, and communicating the practical importance of research findings.

Sources recorded, not reviewed

Lähdetietue

Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.

Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings

Taksonominen metoditietue · process-pipeline / research-statistics

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

Avaa koko metodi

Kuratoituja väitteitä

Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.

Ei vielä kuratoituja väitteitä

Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.

Liittyvät metodit

Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.

Same method familyConfidence Intervalmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyP-Value and Statistical Significancemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStatistical Power and Sample Sizemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyType I and Type II Errorsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.