| 【(使用平均值和标准差计算)计算效应大小】 |
| 科恩d值(Cohen's d) | |
| 效应大小(Effect Size(r)) |
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分类： 统计概率 标签：科恩公式(Cohen's-D)(2)效应大小EffectSize 工具ID：919 阅读：22257 收藏
输入已知量平均值M1和M2（实数）和标准差SD1和SD2（实数），点击计算按钮，可快速求出科恩D值（Cohen's-D）、和效应大小(Effect Size)值。
效应大小是一种现象大小的度量。例如，两个变量之间的相关性，回归中的回归系数，平均差，都是影响大小的例子。效应大小与样本大小无关。换言之，它测量一种处理效果，并且与样本大小无关。在元分析中，除了统计假设外，我们还考虑了效应大小。影响大小的标准误差是非常重要的。可通过以下方式测量效果大小，效应大小(Effect Size)计算方法有两种：
1）已知t值（实数）和自由度值(df)（实数）。
计算公式如下图所示：
2）已知两组平均值（实数）和标准差（实数）。见相关计算器。
计算公式如下图所示：
效应大小（effect size）是一种元分析术语。自由标尺指标的一种。用于量度效应数值。科恩（Cohen's-D）1969年提出时称标准化平均差。来自不同“研究”的效应大小的估计量都已被标准化，它们事实上已处在相同的标尺上，与各个分别进行的实验研究的效应的测量单位无关。
来自不同“研究”的效应大小的估计量都已被标准化，它们事实上已处在相同的标尺上，与各个分别进行的实验研究的效应的测量单位无关。“综合者”可整合各个研究的估计效应，或将这些效应大小看成原始资料，进行各种可能的统计分析，如方差分析、多元回归分析、参数估计、稳健统计、效应（固定、随机）模型分析、多元模型、相关系数整合等。
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2020-03-14 22:23:18 | 分类：统计概率 | 阅读：22257 | 标签：科恩公式 (Cohen's-D)(2) 效应大小 Effect Size | 收藏
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