Подробнее об этом калькуляторе размера эффекта для T-статистики

Идея размера эффекта состоит в том, чтобы измерить размер эффекта, не преувеличивая размер (ы) выборки, как это происходит при традиционном использовании p-значения при проверке гипотез. Одним из показателей размера эффекта является \(r^2\) (r-квадрат), который вычисляется как

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

Значение \(r^2\) интерпретируется как доля вариации в зависимой переменной, которая объясняется независимой переменной. Еще одна мера величины эффекта, которую вы можете использовать для t-теста, - это Коэна d . Размер эффекта Коэна является гораздо более часто используемой мерой размера эффекта, но \(r^2\) также часто используется для t-критерия.

Различные меры величины эффекта для разных тестов

Кроме того, обратите внимание на то, что размер используемого эффекта зависит от выполняемой статистической процедуры. Односторонний анализ ANOVA будет иметь свою собственную меру величины эффекта, а тест с номинальными независимыми переменными будет иметь разные меры величины эффекта для теста хи-квадрат. Калькулятор размера эффекта, который вы будете использовать, совершенно другой.

Размер и мощность эффекта

Власть соответствует способности отвергать ложную нулевую гипотезу. Чем больше размер эффекта, тем выше будет мощность. Вы можете использовать это статистический калькулятор мощности для вычисления мощности на основе размера эффекта.