UsefulVerse
Język · Polski

Darmowe, bez konta

Kalkulator wielkości efektu

Wprowadź statystyki podsumowujące dla dwóch niezależnych grup, aby obliczyć ich średnią standaryzowaną ze znakiem, zbiorcze odchylenie standardowe i skorygowane g Hedgesa na małych próbach.

Grupa 1
Grupa 2

W przypadku grup niezależnych w tej wersji zastosowano konwencjonalną definicję zbiorczego SD i założono wspólną wariancję populacji. Wprowadź odchylenia standardowe próbki (n-1), a nie błędy standardowe.

Wielkość każdej próbki musi wynosić 2–1 000 000; średnie i SD są ograniczone do ±1 000 000 000 (SD nie mogą być ujemne). Co najmniej jedno SD musi być powyżej zera.

Co mierzy kalkulator wielkości efektu?

Wyraża różnicę między dwiema średnimi grupowymi w połączonych jednostkach odchylenia standardowego. d Cohena jest nieskorygowaną różnicą standaryzowaną; G Hedgesa stosuje korektę na podstawie małej próby.

Często zadawane pytania

Co mierzy kalkulator wielkości efektu?

Wyraża różnicę między dwiema średnimi grupowymi w połączonych jednostkach odchylenia standardowego. d Cohena jest nieskorygowaną różnicą standaryzowaną; G Hedgesa stosuje korektę na podstawie małej próby.

Czy statystyki moich badań zostały przesłane?

Nie. Obliczenia są uruchamiane w tej przeglądarce. Twoje statystyki podsumowujące nie są wysyłane na serwer ani zapisywane przez to narzędzie.

Jaka jest różnica między d Cohena i g Hedgesa?

Obydwa standaryzują różnicę średnich poprzez zbiorcze odchylenie standardowe. G Hedgesa mnoży d przez korektę dla małej próby, co zmniejsza błąd systematyczny w przypadku małych próbek.

Czy zamiast odchyleń standardowych mogę wprowadzić błędy standardowe?

Nie. Ten kalkulator oczekuje odchylenia standardowego próbki każdej grupy. Błąd standardowy opisuje niepewność oszacowania próbki i nie jest tutaj wymienny z SD.

Czy większy rozmiar efektu dowodzi, że wynik jest ważny?

Nie. Wielkość efektu opisuje standaryzowaną różnicę, a nie istotność statystyczną, związek przyczynowy lub znaczenie praktyczne. Kontekst, niepewność, projekt badania i skala pomiaru mają znaczenie.