Analiza wielkości efektu
Analiza wielkości efektu kwantyfikuje praktyczną istotność wyniku statystycznego niezależnie od wielkości próby. Zamiast pytać tylko o to, czy różnica lub związek są statystycznie istotne, analiza ta pyta, jak duże są, używając standaryzowanych wskaźników, takich jak d Cohena, eta-kwadrat, omega-kwadrat lub r Pearsona, które umożliwiają bezpośrednie porównanie między badaniami i populacjami.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Test t Studenta dla prób niezależnychStatystyka↔ compare
- Jednoczynnikowa analiza wariancjiStatystyka↔ compare
- Analiza mocyStatystyka↔ compare
- Analiza ROC (charakterystyka odbiornika)Statystyka↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →