효과 크기 계산기 | Cohen의 d, Hedges' g 및 에타제곱

사용 방법

Cohen's d, Hedges' g, 에타제곱 중에서 지표를 먼저 선택하세요.
d 또는 g에 대해 두 그룹 요약을 입력하거나 에타제곱에 대해 ANOVA 합계 또는 그룹 요약을 선택합니다.
해당 분야 및 결정의 맥락과 함께 효과 값과 대략적인 크기 가이드를 읽어보세요.

요약 입력의 세 가지 효과 크기 워크플로

t 검정 결과 옆에서 두 그룹 평균 차이의 실제 크기를 빠르게 보고 싶다면 Cohen의 d를 사용하세요.

입력

두 독립 그룹이 있고 t 검정 결과 옆에 표준화된 평균 차이를 보고 싶을 때 사용하세요.

그룹 A

그룹 A 평균

그룹 A SD

그룹 B n

그룹 B 평균

그룹 B SD

페이지에서 효과 크기가 의미하는 것

코헨의 d 합동 그룹 내 표준편차로 평균 차이를 표준화합니다.
헤지스의 g Cohen의 d에 소표본 수정을 적용합니다.
에타제곱 일원 분산분석에서 그룹 구분이 전체 표본 분산 중 차지하는 비율을 요약합니다.
작음, 중간, 큼 같은 라벨은 대략적인 관례일 뿐이며, 분야별 판단을 대체하지 않습니다.

효과 크기와 p값

p값은 관찰된 데이터가 귀무모형과 얼마나 맞지 않는지 판단하는 데 쓰입니다. 효과 크기는 관찰된 패턴이 표준화 척도나 분산 비율 척도에서 얼마나 큰지 보여줍니다. 아주 작은 효과도 큰 표본에서는 낮은 p값을 가질 수 있고, 실질적으로 중요한 효과도 작은 표본에서는 p값이 불확실할 수 있습니다.

연구 설계 확인, 신뢰구간, 분야별 해석을 대신하지는 않습니다. 검정 결과 옆에 크기 해석이 필요할 때 사용하세요.

이것이 통계 작업 흐름에 적합한 경우

t 검정 계산기
평균 차이를 먼저 검정한 뒤, 표준화된 크기 해석이 필요하면 요약 통계를 이 페이지로 가져오세요.
분산분석 계산기
전체 F 검정을 실행한 뒤, 그룹 구분이 설명하는 분산 비율을 보려면 여기에서 에타제곱을 계산하세요.
상관계수 계산기
그룹 차이가 아니라 연관성의 강도가 첫 질문이라면 상관계수를 사용하세요.
통계(추론 및 검정)
주변 검정, 추론, 회귀 페이지를 보려면 허브로 돌아가세요.

자주 묻는 질문

이미 p값이 있는데 효과 크기도 계산해야 하나요?

p값은 데이터가 귀무가설과 얼마나 맞지 않는지 판단하는 데 쓰입니다. 효과 크기는 관찰된 차이나 설명된 분산이 실제 크기에서 얼마나 큰지 보여줍니다. 두 값은 서로 다른 질문에 답하므로 함께 읽어야 합니다.

Cohen의 d와 Hedges의 g는 어떻게 다른가요?

둘 다 표준화된 평균 차이를 요약합니다. Hedges의 g는 Cohen의 d에 소표본 수정을 적용하므로 표본 크기가 적당할 때 선호되는 경우가 많습니다.

소형, 중형, 대형을 정해진 진리로 다뤄야 할까요?

아니요. 이러한 라벨은 대략적인 관례일 뿐 보편적인 규칙은 아닙니다. 실질적인 중요성은 분야, 결과, 변경 비용, 의사결정 상황에 따라 달라집니다.

언제 에타제곱을 사용하나요?

그룹 구분이 전체 표본 분산 중 어느 정도를 설명하는지 보고 싶을 때 에타제곱을 사용합니다. ANOVA F 검정을 보완하지만, 설계 가정 확인이나 사후 비교를 대신하지는 않습니다.

공유 URL에 숫자 입력이 포함되어 있나요?

아니요. 공유 URL은 활성 효과 크기 모드 및 에타 제곱 입력 소스와 같은 간단한 설정만 저장합니다. 입력한 숫자 값은 브라우저에 그대로 유지됩니다.

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