Dossier de preuve de méthode

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

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings

Dossier de méthode taxonomique · 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

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

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.