Effectgrootte
Effectgrootte kwantificeert de omvang van een onderzoeksbevinding, onafhankelijk van de steekproefgrootte. Terwijl een p-waarde aangeeft of een resultaat statistisch significant is, vertelt een effectgrootte hoe groot het resultaat is. Jacob Cohen formaliseerde de meting van effectgrootte in de gedragswetenschappen (1988) en stelde standaard benchmarks vast (klein = 0,2, gemiddeld = 0,5, groot = 0,8 voor Cohen's d). Effectgroottes zijn essentieel voor meta-analyse, poweranalyse en het communiceren van het praktische belang van onderzoeksbevindingen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/research-statistics/effect-size
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.
- BetrouwbaarheidsintervalOnderzoeksstatistiek↔ compare
- P-waarde en statistische significantieOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Statistische power en steekproefgrootteOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Type I- en Type II-foutenOnderzoeksstatistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →