Veličina efekta
Veličina efekta kvantifikuje magnitudu nalaza istraživanja nezavisno od veličine uzorka. Dok p-vrednost govori da li je rezultat statistički značajan, veličina efekta govori koliko je rezultat velik. Jacob Cohen je formalizovao merenje veličine efekta u bihevioralnim naukama (1988), uspostavljajući standardne referentne vrednosti (mali = 0,2, srednji = 0,5, veliki = 0,8 za Cohenov d). Veličine efekta su esencijalne za meta-analizu, analizu snage i saopštavanje praktične važnosti nalaza istraživanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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 poverenjaIstraživačka statistika↔ compare
- P-vrednost i statistička značajnostIstraživačka statistika↔ compare
- Statistička moć i veličina uzorkaIstraživačka statistika↔ compare
- Greške Tipa I i Tipa IIIstraživačka statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →