Cohen's d 電卓
Cohen's d 電卓は、Cohen's dを計算し、標準化された2つの平均値間の差を示す効果量の尺度です。
Cohen's dとは何ですか?
Cohen's dは、2つのグループの平均値間の差を標準偏差の観点から定量化するために、社会科学で広く使用されている統計量です。研究結果の実際的な意義を理解するのに特に役立ちます。
Cohen's dは、以下の式を使用して計算されます:
\( d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_p} \)
ここで:
\( \bar{X}_1, \bar{X}_2 \) = サンプル1とサンプル2の平均値
\( s_p \) = プールされた標準偏差
プールされた標準偏差の計算
プールされた標準偏差は次のように計算されます:
\( s_p = \sqrt{ \frac{(n_1 -1)s_1^2 + (n_2 -1)s_2^2}{n_1 + n_2 -2} } \)
ここで:
\( s_1, s_2 \) = サンプル1とサンプル2の標準偏差
\( n_1, n_2 \) = サンプル1とサンプル2のサンプルサイズ
結果の解釈
結果の各項目の説明は以下の通りです:
- サンプル1データ: サンプル1に入力された個別のデータポイント。
- サンプル2データ: サンプル2に入力された個別のデータポイント。
- サンプル1の平均(M₁): サンプル1の平均値は、すべての観測値を合計して観測数で割ることによって計算されます。
- サンプル2の平均(M₂): サンプル2の平均値。
- サンプル1の標準偏差(SD₁): サンプル1のデータポイントが平均からどれだけ離れているかを示す変動の度合い。
- サンプル2の標準偏差(SD₂): サンプル2のデータポイントが平均からどれだけ離れているかを示す変動の度合い。
- プールされた標準偏差(SD_pooled): 両方のサンプルの結合標準偏差で、自由度に基づいて加重されます。2つのサンプル間の平均的な変動性を表します。
- Cohen's d: 2つの平均値の標準化された差で、平均値の差をプールされた標準偏差で割ることで計算されます。標準偏差の観点で差の大きさを示します。
Cohen's dの解釈:
- 0.2 – 小さい効果量(グループ間の差が実質的に小さい)
- 0.5 – 中程度の効果量(差は中程度)
- 0.8 – 大きい効果量(差は大きい)
Cohen's dの使用例
Cohen's dはさまざまな分野で使用されます:
- 心理学: 治療や介入の効果を測定する。
- 教育: 教授法の影響を評価する。
- 医療: 治療の有効性を評価する。
参考文献:
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください:
"Cohen's d 電卓"(https://miniwebtool.com/ja/cohens-d-calculator/) miniwebtool からの引用、https://miniwebtool.com/
by miniwebtool team. Updated: Nov 08, 2024
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