Vaikutuksen koon analyysi
Vaikutuksen koon analyysi kvantifioi tilastollisen tuloksen käytännön suuruuden riippumatta otoskoosta. Sen sijaan, että kysyttäisiin vain, onko ero tai suhde tilastollisesti merkitsevä, kysytään kuinka suuri se on käyttäen standardoituja indeksejä, kuten Cohenin d, eta-neliö, omega-neliö tai Pearsonin r, jotka mahdollistavat suoran vertailun eri tutkimusten ja populaatioiden välillä.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- Riippumattomien otosten t-testiTilastotiede↔ compare
- Yksisuuntainen varianssianalyysiTilastotiede↔ compare
- Voima-analyysiTilastotiede↔ compare
- ROC-analyysi (Receiver Operating Characteristic)Tilastotiede↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →