使用方法
- 先選擇 Cohen's d、Hedges' g 或 eta-squared。
- d 與 g 輸入兩組摘要；eta-squared 可輸入 ANOVA 平方和或群組摘要。
- 將效果量與粗略標籤放回研究領域、量尺與決策成本中解讀。
相關計算
從摘要輸入讀取 3 種效果量
Cohen's d 用於兩組平均差的標準化，適合放在 t 檢定結果旁邊補充實務大小。
輸入
用兩組平均差除以合併標準差，得到標準化平均差。
與 Cohen's d 類似，但加入小樣本修正。
在一因子 ANOVA 中，估算群組因素占總變異的比例。
每行一組。可用逗號、分號、tab，或 label: n mean sd 格式分隔。
本頁的效果量是什麼
- Cohen's d：將兩組平均差除以合併標準差。
- Hedges' g：在 Cohen's d 上加入小樣本修正。
- eta-squared：在一因子 ANOVA 中，群組因素解釋的變異比例。
- small / medium / large 是方便溝通的粗略標籤，不應取代領域判斷。
效果量與 p 值的差異
p 值描述資料與虛無假設的相容程度；效果量描述差異或解釋變異的大小。樣本很大時，小差異也可能有很低的 p 值；樣本很小時，實務上重要的差異也可能不夠穩定。
本頁用來補充 magnitude。它不能取代研究設計、信賴區間或領域知識。
在統計流程中的位置
常見問題
已經有 p 值，為什麼還要看效果量？
p 值回答資料和虛無假設是否相容，效果量回答差異或解釋變異有多大。兩者回答不同問題，通常應該一起解讀。
Cohen's d 和 Hedges' g 有什麼不同？
兩者都是標準化平均差。Hedges' g 會在 Cohen's d 的基礎上加入小樣本修正，樣本數較小時通常更適合優先查看。
small / medium / large 是固定判準嗎？
不是。這些只是粗略慣例標籤。實務重要性仍要依研究領域、結果指標與決策成本判斷。
eta-squared 什麼時候使用？
在一因子 ANOVA 中，想摘要群組因素占總變異多少比例時使用。它不是 F 檢定的替代，而是補充解讀指標。
分享網址會包含數值輸入嗎？
不會。分享網址只包含目前模式、eta 輸入來源等輕量設定；實際數值會留在瀏覽器內。
相關
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