inledande företagsstatistik
<!- Infoga modultext här – >Cohens d är ett mått på” effektstorlek ” baserat på skillnaderna mellan två medel. Cohens d, uppkallad efter USA: s statistiker Jacob Cohen, mäter den relativa styrkan av skillnaderna mellan medelvärdena för två populationer baserat på provdata. Det beräknade värdet av effektstorleken jämförs sedan med Cohens standarder för små, medelstora och stora effektstorlekar.,
| Size of effect | d |
|---|---|
| Small | 0.2 |
| Medium | 0.5 |
| Large | 0.,8 |
Cohens d är måttet på skillnaden mellan två medel dividerat med den poolade standardavvikelsen: 
där 
det är viktigt att notera att Cohens d inte ger en nivå av förtroende för storleken på effekten som är jämförbar med de andra hypotestesterna vi har studerat. Storleken på effekterna är helt enkelt vägledande.
beräkna Cohens d för (figur). Är storleken på effekten liten, medium eller stor?, Förklara vad effektens storlek betyder för detta problem.
x1 = 4 S1 = 1,5 N1 = 11
x2 = 3,5 s2 = 1 N2 = 9
d = 0,384
effekten är liten eftersom 0,384 ligger mellan Cohens värde på 0,2 för liten effektstorlek och 0,5 för medelstor effektstorlek. Storleken på skillnaderna i medel för de två företagen är liten vilket indikerar att det inte finns någon signifikant skillnad mellan dem.
Kapitelgranskning
Cohens d är ett mått på ”effektstorlek” baserat på skillnaderna mellan två medel.,
det är viktigt att notera att Cohens d inte ger en konfidensnivå när det gäller storleken på effekten som är jämförbar med de andra testerna av hypotesen vi har studerat. Storleken på effekterna är helt enkelt vägledande.
Formelgranskning
Cohens d är måttet på effektstorlek:
där