A sokaság hatásnagyságát úgy ismerhetjük meg, hogy a két populáció átlagkülönbségét elosztjuk a szórással . Ahol R2 a négyzetes többszörös korreláció. Cramer φ vagy Cramer V módszere az effektus méretének meghatározására: A khi-négyzet a legjobb statisztika a névleges adatok hatásméretének mérésére.
Hogyan mérhető az effektus mérete?
Általában a hatás mértékét úgy számítjuk ki, hogy levesszük a két csoport közötti különbséget (pl. a kezelt csoport átlaga mínusz a kontrollcsoport átlaga), és elosztjuk a az egyik csoport szórása.
Hogyan számítja ki a hatás méretét a korábbi tanulmányok alapján?
Megemlítette, hogy talált egy metaanalízis-vizsgálatot, amely az eredményt átlagos különbségként adta meg. Ennek a tanulmánynak az összesített varianciaértéket is meg kellett volna adnia. Ossza el az átlagos különbséget a variancia (más néven standard hiba) négyzetgyökével. Ez adja meg a hatás méretét.
Mi a példa a hatásméret mértékére?
Példák a hatásméretekre: két változó közötti korreláció, a regressziós együttható, az átlagos különbség vagy egy adott esemény (például szívroham) kockázata) történik.
Hogyan számítja ki a Cohen-féle F hatás méretét?
Cohen f 2 (Cohen, 1988) alkalmas a hatás méretének kiszámítására egy többszörös regressziós modellen belül, amelyben a vizsgált független változó és afüggő változó egyaránt folytonos. Cohen f 2 általában a globális hatásméretnek megfelelő formában jelenik meg: f2=R21−R2.
