Introduction Business Statistics (Magyar)
<!- Helyezze be a modul szövegét itt – >Cohen d a “hatásméret” mértéke a két eszköz közötti különbségek alapján. Cohen d, az Egyesült Államok statisztikusának, Jacob Cohennek nevezték el, a mintaadatok alapján méri a két populáció eszközei közötti különbségek relatív erősségét. A hatásméret kiszámított értékét ezután összehasonlítjuk a kis, közepes és nagy hatásméretek standardjaival.,
| Size of effect | d |
|---|---|
| Small | 0.2 |
| Medium | 0.5 |
| Large | 0.,8 |
/p>
fontos megjegyezni, hogy Cohen d-je nem biztosítja a bizalom szintjét a hatás méretének nagyságáról, amely összehasonlítható a vizsgált hipotézis többi tesztjével. A hatások mérete egyszerűen indikatív.
Számítsa ki Cohen d-jét (ábra). A hatás mérete kicsi, közepes vagy nagy?, Magyarázza el, mit jelent a hatás mérete erre a problémára.
x1 = 4 s1 = 1.5 n1 = 11
x2 = 3.5 s2 = 1 n2 = 9
d = 0.384
A hatás kicsi, mert 0.384 között Cohen értékét 0, 2 kis hatás méret 0,5 közepes hatás méret. A két vállalat eszközeinek különbségei kicsi, jelezve, hogy nincs jelentős különbség közöttük.
fejezeti áttekintés
Cohen d a két eszköz közötti különbségeken alapuló “hatásméret” mértéke.,
fontos megjegyezni, hogy Cohen d-je nem biztosítja a bizalom szintjét a hatás méretének nagyságáról, amely összehasonlítható a vizsgált hipotézis többi tesztjével. A hatások mérete egyszerűen indikatív.
Formula Review
Cohen d a hatásméret mértéke:
ahol 