Hypothesis testClassical statistics
효과 크기 분석
효과 크기 분석은 표본 크기와 무관하게 통계적 결과의 실제적 크기를 정량화합니다. 이는 차이나 관계가 통계적으로 유의미한지 여부만을 묻는 것이 아니라, Cohen's d, eta-squared, omega-squared 또는 Pearson's r과 같이 연구 및 모집단 간 직접 비교를 가능하게 하는 표준화된 지표를 사용하여 그 크기가 얼마나 큰지를 묻습니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/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 →