Аналіз розміру ефекту
Аналіз розміру ефекту кількісно визначає практичну значущість статистичного результату незалежно від розміру вибірки. Замість того, щоб запитувати лише про статистичну значущість відмінності чи зв'язку, він запитує про його величину, використовуючи стандартизовані показники, такі як d Коена, ета-квадрат, омега-квадрат або r Пірсона, які дозволяють безпосередньо порівнювати дослідження та популяції.
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: 978-0805802832
- 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 Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/effect-size-analysis
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.
- t-критерій для незалежних вибірокСтатистика↔ compare
- Однофакторний дисперсійний аналізСтатистика↔ compare
- Аналіз потужностіСтатистика↔ compare
- Аналіз ROC (характеристика робочих приймачів)Статистика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →