Einführungs-Business-Statistiken
<!- Fügen Sie hier Modultext ein – >Cohens d ist ein Maß für die“ Effektgröße “ basierend auf den Unterschieden zwischen zwei Mitteln. Cohens d, benannt nach dem US-amerikanischen Statistiker Jacob Cohen, misst die relative Stärke der Unterschiede zwischen den Mitteln zweier Populationen basierend auf Stichprobendaten. Der berechnete Wert der Effektgröße wird dann mit Cohens Standards für kleine, mittlere und große Effektgrößen verglichen.,
| Size of effect | d |
|---|---|
| Small | 0.2 |
| Medium | 0.5 |
| Large | 0.,8 |
Cohens d ist das Maß für die Differenz zwischen zwei Mitteln, die durch die gepoolte Standardabweichung geteilt werden: 
wobei 
Es ist wichtig zu beachten, dass Cohens d kein Maß an Vertrauen in die größe der Größe des Effekts vergleichbar mit den anderen Tests der Hypothese, die wir untersucht haben. Die Größen der Effekte sind einfach indikativ.
Berechnen Sie Cohens d für (Abbildung). Ist die Größe des Effekts klein, mittel oder groß?, Erklären Sie, was die Größe des Effekts für dieses Problem bedeutet.
x1 = 4 s1 = 1.5 n1 = 11
x2 = 3.5 s2 = 1 n2 = 9
d = 0.384
Der Effekt ist gering, da 0.384 zwischen Cohens Wert von 0,2 für kleine Wirkung Größe und 0,5 mittlerer Effekt Größe. Die Größe der Unterschiede der Mittel für die beiden Unternehmen ist gering, was darauf hinweist, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen ihnen gibt.
Chapter Review
Cohens d ist ein Maß für die „Effektgröße“, basierend auf den Unterschieden zwischen zwei Mitteln.,
Es ist wichtig anzumerken, dass Cohens d kein Maß an Vertrauen in das Ausmaß der Größe des Effekts bietet, der mit den anderen Hypothesentests vergleichbar ist, die wir untersucht haben. Die Größen der Effekte sind einfach indikativ.
Formula Review
Cohens d ist das Maß für die Effektgröße:
wobei 