Популяциянын эффектинин өлчөмүн эки популяциянын орточо айырмасын алардын стандарттык четтөөсүнө бөлүү жолу менен билүүгө болот. Бул жерде R2 - квадраттык көп корреляция. Крамердин φ же Крамердин V эффект өлчөмүнүн ыкмасы: Хи-квадрат номиналдык маалымат үчүн эффекттин өлчөмүн өлчөө үчүн эң мыкты статистика.
Эффекттин өлчөмү кантип өлчөнөт?
Жалпысынан, эффекттин өлчөмү эки топтун ортосундагы айырманы алуу менен (мисалы, дарылоо тобунун орточо маанисин минус контролдук топтун орточо мааниси) жана аны бөлүү жолу менен эсептелет. топтордун биринин стандарттык четтөөсү.
Мурунку изилдөөлөрдөн эффект өлчөмүн кантип эсептейсиз?
Сиз мета-анализдик изилдөө тапканыңызды айттыңыз, натыйжада орточо айырма катары алынган. Бул изилдөө да бириккен дисперсияны камсыз кылышы керек. Орто айырманы дисперсиянын квадрат тамырына бөлүңүз (башкача айтканда стандарттык ката). Бул эффект өлчөмүн берет.
Эффект өлчөмүнүн мисалы кандай?
Эффект өлчөмдөрүнүн мисалдарына эки өзгөрмөнүн ортосундагы корреляция, регрессиядагы регрессия коэффициенти, орточо айырма же белгилүү бир окуянын коркунучу (мисалы, инфаркт кирет)) болуп жатат.
Коэндин F эффектинин өлчөмүн кантип эсептейсиз?
Коэндин f 2 (Cohen, 1988) көп регрессиялык моделдин ичиндеги эффекттин өлчөмүн эсептөө үчүн ылайыктуу, мында кызыкчылыктын көз карандысыз өзгөрмөсү жанакөз каранды өзгөрмө экөө тең үзгүлтүксүз. Коэндин f 2 адатта глобалдык эффект өлчөмүнө ылайыктуу формада берилет: f2=R21−R2.
