ขนาดอิทธิพล
ขนาดอิทธิพล (Effect size) เป็นการวัดขนาดของผลการวิจัยโดยไม่ขึ้นกับขนาดตัวอย่าง ค่า p-value บอกเราว่าผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ แต่ขนาดอิทธิพลบอกเราว่าผลลัพธ์นั้นมีขนาดใหญ่เพียงใด Jacob Cohen ได้กำหนดการวัดขนาดอิทธิพลในสาขาวิทยาศาสตร์พฤติกรรม (ค.ศ. 1988) โดยกำหนดเกณฑ์มาตรฐาน (เล็ก = 0.2, ปานกลาง = 0.5, ใหญ่ = 0.8 สำหรับ Cohen's d) ขนาดอิทธิพลมีความสำคัญสำหรับการวิเคราะห์อภิมาน (meta-analysis) การวิเคราะห์กำลังทางสถิติ (power analysis) และการสื่อสารความสำคัญเชิงปฏิบัติของผลการวิจัย
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/th/research-statistics/effect-size
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- ช่วงความเชื่อมั่นสถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- ค่าพี (P-Value) และนัยสำคัญทางสถิติสถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- กำลังทางสถิติและขนาดตัวอย่างสถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- ความคลาดเคลื่อนชนิดที่ 1 และชนิดที่ 2สถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ