Ang laki ng epekto ng populasyon ay maaaring malaman sa pamamagitan ng paghahati sa dalawang pagkakaiba sa ibig sabihin ng populasyon sa kanilang karaniwang paglihis . Kung saan ang R2 ay ang squared multiple correlation. Cramer's φ o Cramer's V na paraan ng laki ng epekto: Ang Chi-square ay ang pinakamahusay na istatistika upang sukatin ang laki ng epekto para sa nominal na data.
Paano sinusukat ang laki ng epekto?
Sa pangkalahatan, ang laki ng epekto ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagkuha ng pagkakaiba sa pagitan ng dalawang pangkat (hal., ang mean ng pangkat ng paggamot na binawasan ang mean ng control group) at paghahati nito sa karaniwang paglihis ng isa sa mga pangkat.
Paano mo kinakalkula ang laki ng epekto mula sa mga nakaraang pag-aaral?
Nabanggit mo na nakakita ka ng meta-analysis na pag-aaral na nagbigay ng resulta bilang mean na pagkakaiba. Ang pag-aaral na iyon ay dapat ding nagbigay ng pinagsama-samang pagkakaiba. Hatiin ang mean difference sa square root ng variance (aka standard error). Iyon ay dapat magbigay sa iyo ng laki ng epekto.
Ano ang isang halimbawa ng sukat ng sukat ng epekto?
Kabilang sa mga halimbawa ng mga laki ng epekto ang ugnayan sa pagitan ng dalawang variable, ang coefficient ng regression sa isang regression, ang ibig sabihin ng pagkakaiba, o ang panganib ng isang partikular na kaganapan (gaya ng atake sa puso) nangyayari.
Paano mo kinakalkula ang laki ng F effect ni Cohen?
Ang
Cohen's f 2 (Cohen, 1988) ay angkop para sa pagkalkula ng laki ng epekto sa loob ng isang multiple regression model kung saan ang independent variable ng interes at angdependent variable ay parehong tuluy-tuloy. Ang f 2 ni Cohen ay karaniwang ipinapakita sa isang form na naaangkop para sa laki ng epekto sa buong mundo: f2=R21−R2.
