입문 사업계

<!-여기에 모듈 텍스트 삽입->Cohen 의 d 는 두 수단의 차이점을 기반으로 한”효과 크기”의 척도입니다. 미국 통계 학자 Jacob Cohen 의 이름을 딴 Cohen 의 d 는 샘플 데이터를 기반으로 두 집단의 수단 간 차이의 상대 강도를 측정합니다. 그런 다음 효과 크기의 계산 된 값을 코헨의 소형,중형 및 대형 효과 크기의 표준과 비교합니다.,

코헨의 d 의 측정 사이의 차이는 두 가지 방법에 의해 나뉘어 풀 표준 편차: 여기서

이 주목하는 것이 중요하 코헨의 d 을 제공하지 않는 수준의 신뢰라의 크기의 크기는 유사한 효과를 다른 테스트와 검정이 우리가 공부한다. 효과의 크기는 단순히 나타냅니다. (그림)에 대한 코헨의 d 를 계산합니다. 효과의 크기가 작거나,중간이거나,큽니까?, 이 문제에 대한 효과의 크기가 무엇을 의미하는지 설명하십시오.

x1=4s1=1.5n1=11
x2=3.5s2=1n2=9
d=0.384
효력이 작기 때문에 0.384 사이 코헨의의 값 0.2 을 위한 작은 효과 크기와 0.5 매체에 대한 효과 크기입니다. 두 회사에 대한 수단의 차이의 크기는 그들 사이에 큰 차이가 없음을 나타내는 작다.