Размер эффекта

Что такое размер эффекта?

Величина эффекта измеряет интенсивность взаимосвязи между двумя наборами переменных или групп. Он рассчитывается путем деления разницы между средними значениями, относящимися к двум группам, на стандартное отклонение. Это понятие статистики.

Его можно измерить тремя способами: методом отношения нечетных чисел, методом стандартизированной разности средних и методом коэффициента корреляции. Он применяется в статистическом анализе для подтверждения жизнеспособности или релевантности результатов. Это измерение более практично, чем статистическая значимость.

Оглавление

• Что такое размер эффекта?
  • Объяснение размера эффекта в статистике
  • Типы
  • Формула размера эффекта
  • Примеры с расчетом
    • Пример №1
    • Пример #2
  • Интерпретация
  • Актуальность и использование
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Величина эффекта — это аналитическая концепция, которая изучает силу связи между двумя группами.
• Его обычно оценивают с использованием D-метода Коэна, где стандартное отклонение делится на разницу между средними значениями, относящимися к двум группам переменных.
• Если значение равно 0,2, это считается небольшим эффектом, если 0,5 — средним, а если 0,8 и более — большим эффектом.
• Этот параметр не зависит от размера выборки и, следовательно, очень практичен.

Объяснение размера эффекта в статистике

Величина эффекта измеряет силу связи между двумя переменными. Он рассчитывается как доля разницы между средними значениями двух групп и стандартным отклонением. Параметр статистики является стандартным для всех исследований с участием двух переменных.

Например, средний или средний процент, набранный учащимися двух разных секций, А и В, составляет 72% и 67% соответственно. Если стандартное отклонениеСтандартное отклонениеСтандартное отклонение (SD) является популярным статистическим инструментом, представленным греческой буквой «σ», для измерения вариации или дисперсии набора значений данных относительно их среднего значения (среднего значения), таким образом интерпретируя надежность данных.Подробнее составляет 2,5, разница между средними процентами составляет 5%. Теперь, чтобы вычислить размер эффекта, мы делим 5% на 2,5%. Таким образом, размер эффекта разделов A и B равен 2. На основании результата мы делаем вывод, что между двумя разделами существует видимая разница.

Типы

Корреляцию между двумя переменными можно измерить следующими способами:

1. Коэффициент шансов: Отношение шансов помогает определить причинность на основании другого события. Он оценивает силу взаимосвязи двух событий. Формула отношения шансов выглядит следующим образом:
   Отношение шансов = (a*d)/(b*c).
2. Стандартизированная средняя разница: метод Коэна D является наиболее распространенным методом. Он измеряет стандартизированную среднюю разницу. Он рассчитывается следующим образом:
   Размер эффекта = (мк1-мк2)/с
3. Коэффициент корреляции: Коэффициент корреляцииКоэффициент корреляцииКоэффициент корреляции, иногда называемый коэффициентом взаимной корреляции, представляет собой статистическую меру, используемую для оценки силы взаимосвязи между двумя переменными. Его значения варьируются от -1,0 (отрицательная корреляция) до +1,0 (положительная корреляция). Читать далее — еще один метод определения интенсивности взаимосвязи между заданными переменными. Результаты варьируются от -1 до 1, где -1 указывает на интенсивную отрицательную связь, 1 указывает на сильную положительную связь, а 0 означает отсутствие связи. Формула коэффициента Пирсона выглядит следующим образом:
   п_xy = Cov(x,y)/(σ_x × σ_y).

Формула размера эффекта

Мы используем метод Коэна D, чтобы вычислить, насколько тесно связаны две переменные:

• Примеры корреляции Примеры корреляции Хорошим примером положительной корреляции являются калории, сожженные во время упражнений, где по мере увеличения уровня упражнений увеличивается и количество сожженных калорий. Взаимосвязь между ценами на сталь и ценами на акции сталелитейных компаний является примером отрицательной корреляции, когда рост цен на сталь приводит к снижению цен на акции сталелитейных компаний.Подробнее
• Формула стандартного отклонения выборкиФормула стандартного отклонения выборкиСтандартное отклонение выборки — это статистическая метрика, используемая для измерения степени отклонения случайной величины от среднего значения выборки.Подробнее
• Влияние процентной ставкиВлияние процентной ставкиВлияние процентной ставки относится к любым изменениям в макроэкономической среде, которые происходят как прямой результат изменений процентной ставки в стране. Инфляция и экономический рост контролируются и стимулируются с его помощью.Подробнее
• Формула выбросаФормула выбросаФормула выброса предоставляет графический инструмент для расчета данных, расположенных за пределами заданного набора распределения, который может быть внутренним или внешним в зависимости от переменных. Для Q1 = ¼ (n + 1)-го члена, для Q3 = ¾ (n + 1)-го члена, для Q2 = Q3 – Q1. читать далее