المزيد حول حاسبة حجم التأثير لإحصاء T.

تتمثل فكرة حجم التأثير في قياس حجم التأثير , دون تضخم حجم (أحجام) العينة , والذي يحدث مع الاستخدام التقليدي للقيمة p في اختبار الفرضية. مقياس واحد لحجم التأثير هو \(r^2\) (r-squared) , والذي يتم حسابه كـ

\[ r^2 = \frac{t^2}{t^2+df} \]

يتم تفسير قيمة \(r^2\) على أنها نسبة التباين في المتغير التابع التي يفسرها المتغير المستقل. مقياس آخر لحجم التأثير الذي يمكنك استخدامه لاختبار t هو كوهين د . حجم تأثير كوهين d هو مقياس أكثر استخدامًا لحجم التأثير , ولكن يتم أيضًا الإبلاغ عن \(r^2\) بشكل شائع لاختبار t.

مقاييس مختلفة لحجم التأثير لاختبارات مختلفة

لاحظ أيضًا أن مقياس حجم التأثير المستخدم خاص بالإجراء الإحصائي الجاري إجراؤه. سيكون لتحليل ANOVA أحادي الاتجاه مقياسه الخاص لحجم التأثير , والاختبار باستخدام المتغيرات المستقلة الاسمية سيكون له مقاييس مختلفة لحجم التأثير لاختبار Chi-Square. تختلف حاسبة حجم التأثير التي ستستخدمها تمامًا.

حجم التأثير والقوة

تتوافق القوة مع القدرة على رفض فرضية فارغة خاطئة. كلما زاد حجم التأثير , زادت القوة. يمكنك استخدام هذا حاسبة القوة الإحصائية لحساب القوة بناءً على حجم التأثير.