wstępne statystyki biznesowe
<!- Wstaw tutaj tekst modułu – >d Cohena jest miarą „wielkości efektu” w oparciu o różnice między dwoma środkami. D Cohena, nazwany na cześć amerykańskiego statystyka Jacoba Cohena, mierzy względną siłę różnic między środkami dwóch populacji na podstawie danych próbki. Obliczona wartość wielkości efektu jest następnie porównywana ze standardami Cohena dla małych, średnich i dużych rozmiarów efektu.,
| Size of effect | d |
|---|---|
| Small | 0.2 |
| Medium | 0.5 |
| Large | 0.,8 |
d Cohena jest miarą różnicy między dwoma środkami podzielonymi przez zbiorcze odchylenie standardowe: 
gdzie 
należy zauważyć, że D Cohena nie daje poziomu pewności co do wielkości efektu porównywalnego z innymi testami hipotez, które badaliśmy. Rozmiary efektów są po prostu orientacyjne.
Oblicz d Cohena dla (Rysunek). Czy wielkość efektu jest mała, średnia czy duża?, Wyjaśnij, co rozmiar efektu oznacza dla tego problemu.
x1 = 4 s1 = 1.5 n1 = 11
x2 = 3.5 s2 = 1 N2 = 9
d = 0.384
efekt jest mały, ponieważ 0.384 mieści się pomiędzy wartością Cohena 0.2 dla rozmiaru małego efektu a 0.5 dla rozmiaru średniego efektu. Wielkość różnic między środkami dla obu przedsiębiorstw jest niewielka, co wskazuje, że nie ma między nimi znaczącej różnicy.
Recenzja rozdziału
d Cohena jest miarą „wielkości efektu” w oparciu o różnice między dwoma środkami.,
należy zauważyć, że D Cohena nie daje poziomu pewności co do wielkości efektu porównywalnego z innymi testami hipotez, które badaliśmy. Rozmiary efektów są po prostu orientacyjne.
przegląd Formuły
d jest miarą wielkości efektu:
Gdzie