配对 T 检验的效应量计算器提供了研究中观察到的现象强度的定量测量。具体来说，它计算配对观察之间差异的大小，帮助研究人员了解他们的发现有多么重要，超出了单纯的统计意义。该工具对于比较实验前后结果、评估干预措施的有效性或了解实验结果的变化是必不可少的。 次 在同一组受试者中。
效应量计算器公式配对T检验
计算配对的效应大小 T检验，我们使用 Cohen's d，这是一种广泛认可的衡量标准。公式如下：
Cohen d =（配对分数之间的平均差）/（差值的标准差）
地点：
- 平均差 = 第二次测量的相应分数减去第一次测量的分数所获得的平均值（差值 = X2 – X1）
- 差异的标准差 = 差异分数的标准差
该公式假设您的数据呈正态分布。根据科恩的说法，效应大小的大小可以解释为：
- 低 = 0.2
- M中号 = 0.5
- 高 = 0.8
这些阈值有助于研究人员评估其结果的实际意义。
一般术语表
为了便于参考，下表总结了配对 T 检验中与效应量计算相关的常用术语：
| 按揭年数 | 定义 |
|---|---|
| 效应量（Cohen's d） | 现象或影响的大小的度量。 |
| 平均差 | 两组数据中配对观察值之间的平均差异。 |
| 差异的标准差 | 差异分数的变异性或分布。 |
| 效应量低 | 效应大小为 0.2，表明影响较小。 |
| 中等效果大小 | 效应大小为 0.5，表明影响中等。 |
| 高效应量 | 效应大小为0.8，表明影响很大。 |
效应量计算器配对 T 检验示例
考虑一项评估营养计划对参与者体重影响的研究。记录程序前和程序后的重量。如果重量的平均差异为 2 kg，差异的标准差为 0.5 kg，则效应大小（Cohen's d）将为 4（2 kg / 0.5 kg）。这表明效果大小很高，表明该计划显着影响参与者的体重。
最常见的常见问题解答
配对 T 检验中的高效应大小表明什么？
高效应量表示配对观察值之间的强效应或差异。这表明正在研究的干预措施或状况产生了重大影响。
我可以对非正态分布数据使用效应量计算器吗？
虽然 Cohen's d 假设数据呈正态分布，但对于非正态分布数据，建议使用效应大小的非参数度量或咨询统计学家。
如何解释低效应量？
效应量低意味着配对观察值之间的差异很小。这并不一定意味着结果不重要，但它表明效果可能不太显着或更难检测。