Hypothesis testClassical statistics

Robusna analiza veličine učinka

Robusna analiza veličine učinka kvantificira magnitudu razlike ili povezanosti koristeći procjenitelje koji su otporni na ekstremne vrijednosti (outliere) i kršenja pretpostavki normalnosti. Umjesto oslanjanja na klasične statistike poput Cohenovog d, koje se temelje na aritmetičkim sredinama uzorka i standardnim devijacijama, robusne varijante koriste skraćene aritmetičke sredine (trimmed means) i Winsorizirane standardne devijacije kako bi proizvele procjene veličine učinka koje točno odražavaju tipičan učinak, umjesto da budu napuhane ekstremnim vrijednostima.

Primijenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  1. Algina, J., Keselman, H. J., & Penfield, R. D. (2005). An alternative to Cohen's standardized mean difference effect size: A robust parameter and confidence interval in the two independent groups case. Psychological Methods, 10(3), 317–328. DOI: 10.1037/1082-989X.10.3.317
  2. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/statistics/robust-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

Citirana u

ScholarGateRobust Effect Size Analysis (Robust Effect Size Analysis). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/statistics/robust-effect-size-analysis · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026