Maggiori informazioni su questo Calcolatore della dimensione degli effetti e Cohen's D

Cohen's d corresponds to a widely used measure of effect size , that is used as an alternative (or complement) to the processes of hypothesis testing and calculation of p-values. Hypothesis testing has been subject to criticism because the p-values that are used to estimate the significance of an effect is heavily depending upon the sample size \(n\).

Come calcoli la dimensione dell'effetto?

Una misura della dimensione dell'effetto tenta di valutare la dimensione dell'effetto in un modo che non è fortemente influenzato dalla dimensione del campione. La d di Cohen viene calcolata utilizzando la seguente formula:

\[d = \frac{|\bar X - \mu|}{\sigma}\]

La D di Cohen viene tipicamente utilizzata per i test t, in cui la variabile di risposta è una variabile di scala (misurata a livello di rapporto o di intervallo), sebbene possa essere utilizzata anche per i test z. Se conosci il valore della statistica t e conosci il numero di gradi di libertà, puoi farlo calcolare questa misura della dimensione dell'effetto .

In pratica, qual è una buona dimensione dell'effetto?

Non ci sono dimensioni degli effetti buone o cattive. La dimensione dell'effetto indica la forza dell'associazione tra la variabile indipendente e dipendente. Maggiore è la dimensione dell'effetto, più forte è l'associazione.

Sono convenzioni per valutare la dimensione di un effetto. Le convenzioni di Cohen sono che una dimensione dell'effetto d intorno a 0,2 indica una dimensione dell'effetto piccola, una dimensione dell'effetto d intorno a 0,5 indica una dimensione dell'effetto media e una dimensione dell'effetto d di circa 0,8 indica una dimensione dell'effetto grande.

Altre misure di dimensione dell'effetto

Esistono altre misure della dimensione dell'effetto per il caso di variabili dipendenti che sono nominali o ordinali, come il Coefficiente Phi , il Coefficiente lambda , Coefficiente V di Cramer e il Coefficiente gamma .