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Cohen's d 電卓

MiniWebtoolのCohenのd計算ツールは、平均値の差を標準偏差単位で測定します。個別データまたは要約統計からCohenのd、バイアス補正済みのHedgesのg、信頼区間を、選択したプール方法で算出します。

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コーエンの d は 2 つの平均の差を標準偏差単位で測ったもの

下に 2 つの標本、または各群の平均・標準偏差・サンプルサイズを入力すると、コーエンの d、ヘッジズの g、重なり度合い、平易な言葉で説明された効果量が得られます。

📁 クイック例
グループ 1 (治療群/実験群)
グループ 2 (対照群/比較群)

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Cohen's d 電卓

cohen へようこそ。これは2つのグループの平均値間の標準化された差を測定する、包括的な効果量電卓です。このツールは、コーンのd、ヘッジズのg（バイアス補正済み）、信頼区間、および視覚的な解釈を提供し、研究結果の実質的な重要性を理解するのに役立ちます。

一目でわかる

Cohen's d 電卓は、2つの群の平均の差を標準偏差の単位で測ります。Hedges' g、Glass's delta、95%信頼区間も算出します。

Cohen's d 電卓の機能一覧
機能できること向いている用途
2つの入力方法カンマまたはスペースで区切った生データ、または各群の平均、標準偏差、n という要約統計量を入力します。生の研究データ、または発表された論文の数値
併合の方法Cohen's d には併合標準偏差を、Glass's delta には対照群の標準偏差を使います。真の対照群がある実験
Hedges' g（補正効果量）偏りを補正した効果量。g = d × J、J = 1 − 3 / (4(n₁ + n₂ − 2) − 1)。標本が小さい場合とメタ分析
信頼区間効果量の95%信頼区間。考えられる効果の範囲を報告する
効果量の目安無視できる（|d| が 0.2 未満）、小、中、大（0.8 以上）、非常に大きい（1.2 以上）の区分を、目盛りで示します。差の大きさを解釈する
重なりと U3おおよその重なりの割合と、Cohen's U3（群1の平均より下にある群2の割合）。効果を平易な言葉で説明する
分布のグラフ両方の分布を示す対話的なグラフと、手順つきの計算。計算過程を確かめ、差を見る

コーンのdとは何ですか？

コーンのdは、2つの平均値の差をプールされた標準偏差で表した、標準化された効果量の指標です。1960年代に導入され、基準値はCohen（1988）によって広く知られるようになりました。行動科学や社会科学において最も広く使用されている効果量指標の一つです。

統計的有意性のみを示すp値とは異なり、コーンのdは差の大きさを教えてくれるため、研究者や実務者は統計的に有意な結果が実生活においても意味があるかどうかを判断するのに役立ちます。

コーンのdの公式

コーンのd
$$d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_{pooled}}$$

ここで：

プールされた標準偏差の公式

プールされた標準偏差
$$s_{pooled} = \sqrt{\frac{(n_1-1)s_1^2 + (n_2-1)s_2^2}{n_1 + n_2 - 2}}$$

コーンのdの解釈

コーンは効果量を解釈するための大まかな基準を提示しましたが、文脈が重要であることを強調しています：

Cohen's d 電卓: コーンのdの解釈
コーンのdの値効果量解釈
|d| < 0.2無視できる差はわずかであり、おそらく目立たない
0.2 ≤ |d| < 0.5小目立ちはするが、実質的には大きくない
0.5 ≤ |d| < 0.8中実質的な重要性を持つ中程度の効果
|d| ≥ 0.8大グループ間にかなりの差がある
|d| ≥ 1.2非常に大きい劇的な差があり、はっきりと見える

この電卓の使い方

  1. 入力方法の選択： 個別の値を入力するには「生データ」を選択し、平均、標準偏差、サンプルサイズがすでにある場合は「要約統計量」を選択します。
  2. データの入力： 生データの場合は、カンマまたはスペースで区切って数値を入力します。要約統計量の場合は、各グループのM、SD、nを入力します。
  3. プーリング方法の選択： 標準的なコーンのdには「プールされたSD」を、グラスのデルタには「対照群のSD」を使用します。
  4. 計算： ボタンをクリックして、コーンのd、ヘッジズのg、信頼区間、およびステップバイステップの計算を表示します。
  5. 結果の解釈： 効果量スケール、分布の可視化、および解釈ガイドを確認します。

結果の理解

主要な効果量指標

追加の統計量

コーンのd vs. ヘッジズのg vs. グラスのデルタ

各指標の使い分け

ヘッジズのg 補正公式

ヘッジズのg
$$g = d \times J$$

ここで $J = 1 - \frac{3}{4(n_1 + n_2 - 2) - 1}$

コーンのdの活用シーン

心理学および行動研究

コーンのdは、心理学研究における実験群と対照群を比較するための標準的な効果量指標です。これにより、異なる尺度を使用した研究間での結果の比較が可能になります。

教育

教育関係者は、指導の介入効果を評価するために効果量を使用します。d = 0.4以上の効果量は、しばしば教育的に意味があると見なされます（ハッティの閾値）。

医学および臨床試験

他の効果量が好まれる場合もありますが、コーンのdは臨床研究、特に連続的なアウトカムにおいて治療効果を伝えるのに役立ちます。

メタ分析

効果量は、複数の研究結果を統合するために不可欠です。バイアス補正が行われるため、ヘッジズのgが好まれます。

制限事項と考慮事項

よくある質問

コーンのdとは何ですか？

コーンのdは、2つのグループの平均値の差をプールされた標準偏差で割ることで、その差を標準化した効果量の指標です。ジェイコブ・コーンによって提唱され、心理学、教育、医学研究において、統計的有意性だけでなく実質的な重要性を評価するために広く使用されています。

コーンのdの値はどのように解釈しますか？

コーンの基準によると、d = 0.2は小（グループ間に0.2標準偏差の差がある）、d = 0.5は中、d = 0.8以上は大の効果を示します。ただし、解釈は研究の文脈を考慮すべきであり、何を有意な効果とするかは分野によって異なります。

コーンのdとヘッジズのgの違いは何ですか？

ヘッジズのgは、コーンのdのバイアスを補正したバージョンです。コーンのdはサンプルサイズが小さい場合、母集団の効果量を過大評価する傾向があります。ヘッジズのgはこのバイアスを調整するために補正係数Jを適用します。サンプルサイズが大きい（n > 20）場合、その差はごくわずかです。サンプルサイズが小さい場合やメタ分析にはヘッジズのgを使用してください。

いつコーンのdの代わりにグラスのデルタを使うべきですか？

2つのグループの標準偏差が大幅に異なる場合、または一方が真の対照群である実験デザインの場合にグラスのデルタを使用します。グラスのデルタは分母に対照群の標準偏差のみを使用するため、治療効果がばらつきを変化させる場合に適切です。

負のコーンのdは何を意味しますか？

負のコーンのdは、グループ2の平均値がグループ1よりも高いことを示します。絶対値は依然として効果の大きさを表します。符号は単に差の方向を示しています。例えば、d = -0.5は、グループ2がグループ1を0.5標準偏差上回っていることを意味します。

プールされた標準偏差はどのように計算されますか？

プールされた標準偏差は、両方のグループの変動を自由度で重み付けして組み合わせたものです。式は次の通りです：spooled = sqrt(((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) / (n₁+n₂-2))。これにより、異なるサンプルサイズを考慮した加重平均が得られます。

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合：

"Cohen's d 電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/cohen/）、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チーム作成。最終更新日: 2026年1月24日

開発者向け API が利用できます: このツールをアプリ、自動化、エージェントから 1 回の JSON HTTP リクエストで実行できます。 API ドキュメントを見る

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