Величина ефекту
Величина ефекту кількісно визначає значущість результату дослідження незалежно від розміру вибірки. У той час як p-значення вказує, чи є результат статистично значущим, величина ефекту показує, наскільки великим є результат. Джейкоб Коен формалізував вимірювання величини ефекту в поведінкових науках (1988), встановивши стандартні орієнтири (малий = 0.2, середній = 0.5, великий = 0.8 для d Коена). Величини ефекту є важливими для мета-аналізу, аналізу потужності та повідомлення про практичну важливість результатів досліджень.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size: Quantifying the Magnitude of Research Findings. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Довірчий інтервалСтатистика досліджень↔ compare
- P-значення та статистична значущістьСтатистика досліджень↔ compare
- Статистична потужність та розмір вибіркиСтатистика досліджень↔ compare
- Помилки I та II родуСтатистика досліджень↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →