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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.