Veľkosť účinku
Veľkosť účinku kvantifikuje mieru výskumného zistenia nezávisle od veľkosti vzorky. Kým p-hodnota vám povie, či je výsledok štatisticky významný, veľkosť účinku vám povie, aký veľký je výsledok. Jacob Cohen formalizoval meranie veľkosti účinku v behaviorálnych vedách (1988) a stanovil štandardné referenčné kritériá (malý = 0,2, stredný = 0,5, veľký = 0,8 pre Cohenovo d). Veľkosti účinku sú nevyhnutné pre metaanalýzu, analýzu výkonu a komunikáciu praktického významu výskumných zistení.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Interval spoľahlivostiŠtatistika vo výskume↔ compare
- P-hodnota a štatistická významnosťŠtatistika vo výskume↔ compare
- Štatistická sila a veľkosť vzorkyŠtatistika vo výskume↔ compare
- Typ I a Typ II chybyŠtatistika vo výskume↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →