Effect Size
Величина эффекта (effect size) количественно определяет масштаб исследовательского результата независимо от размера выборки. В то время как p-значение указывает на статистическую значимость результата, величина эффекта сообщает о его размере. Джейкоб Коэн формализовал измерение величины эффекта в поведенческих науках (1988), установив стандартные ориентиры (малый = 0.2, средний = 0.5, большой = 0.8 для d Коэна). Величины эффекта имеют решающее значение для мета-анализа, анализа мощности и сообщения о практической значимости исследовательских результатов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Доверительный интервалСтатистика исследований↔ compare
- P-Value и Статистическая ЗначимостьСтатистика исследований↔ compare
- Статистическая мощность и размер выборкиСтатистика исследований↔ compare
- Ошибки I и II родаСтатистика исследований↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →