入門ビジネス統計
<！–ここにモジュールテキストを挿入する->コーエンのdは、二つの手段の違いに基づいて”効果のサイズ”の尺度です。 Cohen’s dは、アメリカ合衆国の統計学者Jacob Cohenにちなんで命名され、標本データに基づいて二つの母集団の平均間の差の相対的な強さを測定します。 計算された効果サイズの値は、Cohenの小、中、および大の効果サイズの基準と比較されます。,
| Size of effect | d |
|---|---|
| Small | 0.2 |
| Medium | 0.5 |
| Large | 0.,8 |
コーエンのdは、プールされた標準偏差で割った二つの平均の差の尺度です。
ここで、
コーエンのdは我々が研究した仮説の他のテストに匹敵する効果の大きさの大きさに関する信頼度を提供します。 効果の大きさは単に指標です。
コーエンのdを計算します（図）。 エフェクトのサイズは小、中、または大ですか？, この問題の効果の大きさが何を意味するのかを説明してください。
x1=4s1=1.5n1=11
x2=3.5s2=1n2=9
d=0.384
0.384は小さな効果サイズの場合は0.2、中型効果サイズの場合は0.5のコーエンの値の間にあるため、効果は小さい。 両社の手段の違いの大きさは小さく、両者の間に大きな違いはないことを示しています。
章レビュー
コーエンのdは、二つの手段の違いに基づく”効果の大きさ”の尺度です。,
コーエンのdは、我々が研究した仮説の他のテストに匹敵する効果の大きさの大きさに関する信頼度を提供しないことに注意することが重要です。 効果の大きさは単に指標です。
式レビュー
コーエンのdは効果サイズの尺度です：
ここで、