Máy tính Cohen's d
Tính toán kích thước hiệu ứng Cohen's d để đo lường sự khác biệt chuẩn hóa giữa giá trị trung bình của hai nhóm. Tính năng bao gồm tính toán từng bước, trực quan hóa tương tác, diễn giải kích thước hiệu ứng và hỗ trợ cả dữ liệu thô và thống kê tóm tắt.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính Cohen's d
Chào mừng bạn đến với Máy tính Cohen's d, một công cụ tính kích thước hiệu ứng toàn diện đo lường sự khác biệt chuẩn hóa giữa các giá trị trung bình của hai nhóm. Công cụ này cung cấp Cohen's d, Hedges' g (đã hiệu chỉnh sai số), khoảng tin cậy và giải thích trực quan để giúp bạn hiểu ý nghĩa thực tiễn của các phát hiện nghiên cứu của mình.
Cohen's d là gì?
Cohen's d là một thước đo chuẩn hóa về kích thước hiệu ứng thể hiện sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình dựa trên độ lệch chuẩn gộp của chúng. Được giới thiệu bởi nhà thống kê Jacob Cohen vào năm 1988, đây là một trong những thước đo kích thước hiệu ứng được sử dụng rộng rãi nhất trong khoa học hành vi và xã hội.
Khác với giá trị p chỉ cho biết ý nghĩa thống kê, Cohen's d cho bạn biết độ lớn của sự khác biệt, giúp các nhà nghiên cứu và những người thực hành hiểu liệu một kết quả có ý nghĩa thống kê có thực sự có ý nghĩa trong thực tế hay không.
Công thức Cohen's d
Trong đó:
- X̄₁, X̄₂ = Giá trị trung bình của Nhóm 1 và Nhóm 2
- spooled = Độ lệch chuẩn gộp
Công thức độ lệch chuẩn gộp
Giải thích Cohen's d
Cohen đã cung cấp các mốc tham chiếu thô để giải thích kích thước hiệu ứng, mặc dù ông nhấn mạnh rằng bối cảnh mới là quan trọng:
| Giá trị Cohen's d | Kích thước hiệu ứng | Giải thích |
|---|---|---|
| |d| < 0.2 | Không đáng kể | Sự khác biệt là tầm thường, có khả năng không nhận thấy được |
| 0.2 ≤ |d| < 0.5 | Nhỏ | Có thể nhận thấy nhưng không lớn về mặt thực tiễn |
| 0.5 ≤ |d| < 0.8 | Trung bình | Hiệu ứng vừa phải có ý nghĩa thực tiễn |
| |d| ≥ 0.8 | Lớn | Sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm |
| |d| ≥ 1.2 | Rất lớn | Sự khác biệt đáng kinh ngạc, có thể thấy rõ ràng |
Cách sử dụng máy tính này
- Chọn phương pháp nhập liệu: Chọn "Dữ liệu thô" để nhập các giá trị riêng lẻ, hoặc "Thống kê tóm tắt" nếu bạn đã có trung bình, độ lệch chuẩn và kích thước mẫu.
- Nhập dữ liệu của bạn: Đối với dữ liệu thô, hãy nhập các con số cách nhau bởi dấu phẩy hoặc dấu cách. Đối với thống kê tóm tắt, hãy cung cấp M, SD và n cho mỗi nhóm.
- Chọn phương pháp gộp: Sử dụng "SD gộp" cho Cohen's d tiêu chuẩn, hoặc "SD nhóm kiểm soát" cho Glass's delta.
- Tính toán: Nhấp vào nút để xem Cohen's d, Hedges' g, khoảng tin cậy và các bước tính toán chi tiết.
- Giải thích kết quả: Xem lại thang đo kích thước hiệu ứng, hình ảnh trực quan hóa phân phối và hướng dẫn giải thích.
Hiểu kết quả của bạn
Các thước đo kích thước hiệu ứng chính
- Cohen's d: Sự khác biệt trung bình chuẩn hóa sử dụng SD gộp
- Hedges' g: Phiên bản hiệu chỉnh sai số của Cohen's d, được khuyến nghị cho các mẫu nhỏ
- CI 95%: Khoảng tin cậy cho biết phạm vi các kích thước hiệu ứng quần thể hợp lý
Thống kê bổ sung
- % Trùng lặp: Phần trăm xấp xỉ của các phân phối bị trùng lặp
- Cohen's U3: Phần trăm của Nhóm 2 nằm dưới mức trung bình của Nhóm 1
Cohen's d so với Hedges' g so với Glass's Delta
Khi nào nên sử dụng mỗi thước đo
- Cohen's d: Lựa chọn phổ biến nhất. Sử dụng khi các nhóm có độ lệch chuẩn tương tự nhau và kích thước mẫu từ trung bình đến lớn.
- Hedges' g: Ưu tiên cho các mẫu nhỏ (n < 20) hoặc phân tích tổng hợp. Áp dụng một hệ số hiệu chỉnh để giảm sai số tăng cao.
- Glass's delta: Sử dụng khi một nhóm là nhóm kiểm soát thực sự hoặc khi điều trị ảnh hưởng đến tính biến thiên. Chỉ sử dụng SD của nhóm kiểm soát.
Công thức hiệu chỉnh Hedges' g
trong đó $J = 1 - \frac{3}{4(n_1 + n_2 - 2) - 1}$
Ứng dụng của Cohen's d
Nghiên cứu Tâm lý học và Hành vi
Cohen's d là thước đo kích thước hiệu ứng tiêu chuẩn để so sánh các nhóm thực nghiệm và nhóm kiểm soát trong các nghiên cứu tâm lý. Nó cho phép các nhà nghiên cứu so sánh kết quả giữa các nghiên cứu có các thang đo khác nhau.
Giáo dục
Các nhà giáo dục sử dụng kích thước hiệu ứng để đánh giá các biện pháp can thiệp giảng dạy. Một kích thước hiệu ứng d = 0.4 hoặc cao hơn thường được coi là có ý nghĩa giáo dục (ngưỡng của Hattie).
Y học và Thử nghiệm Lâm sàng
Mặc dù các kích thước hiệu ứng khác có thể được ưu tiên hơn, Cohen's d giúp truyền đạt các hiệu quả điều trị trong nghiên cứu lâm sàng, đặc biệt là đối với các kết quả liên tục.
Phân tích tổng hợp (Meta-Analysis)
Kích thước hiệu ứng là điều cần thiết để kết hợp kết quả từ nhiều nghiên cứu. Hedges' g được ưu tiên do tính năng hiệu chỉnh sai số của nó.
Hạn chế và Cân nhắc
- Giả định về tính chuẩn: Cohen's d giả định phân phối xấp xỉ chuẩn ở cả hai nhóm
- Nhạy cảm với các giá trị ngoại lai: Các giá trị cực đoan ảnh hưởng đến việc tính toán trung bình và SD
- Giả định phương sai bằng nhau: SD gộp giả định phương sai tương tự; nếu không hãy sử dụng Glass's delta
- Bối cảnh là quan trọng: Một hiệu ứng "nhỏ" trong lĩnh vực này có thể là lớn trong lĩnh vực khác
- Hướng của hiệu ứng: Giá trị d âm có nghĩa là Nhóm 2 có trung bình cao hơn Nhóm 1
Câu hỏi thường gặp
Cohen's d là gì?
Cohen's d là một thước đo chuẩn hóa về kích thước hiệu ứng, định lượng sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình của nhóm dựa trên độ lệch chuẩn gộp của chúng. Nó được giới thiệu bởi Jacob Cohen và được sử dụng rộng rãi trong tâm lý học, giáo dục và nghiên cứu y tế để đánh giá ý nghĩa thực tiễn của các phát hiện bên cạnh ý nghĩa thống kê.
Làm thế nào để giải thích các giá trị Cohen's d?
Theo quy ước của Cohen: d = 0.2 cho thấy hiệu ứng nhỏ (các nhóm khác nhau 0.2 độ lệch chuẩn), d = 0.5 cho thấy hiệu ứng trung bình, và d = 0.8 hoặc lớn hơn cho thấy hiệu ứng lớn. Tuy nhiên, việc giải thích nên xem xét bối cảnh nghiên cứu, vì những gì tạo nên một hiệu ứng có ý nghĩa sẽ thay đổi theo từng lĩnh vực.
Sự khác biệt giữa Cohen's d và Hedges' g là gì?
Hedges' g là phiên bản hiệu chỉnh sai số của Cohen's d. Cohen's d có xu hướng đánh giá quá cao kích thước hiệu ứng quần thể trong các mẫu nhỏ. Hedges' g áp dụng hệ số hiệu chỉnh J để điều chỉnh sai số này. Đối với các mẫu lớn (n > 20), sự khác biệt là không đáng kể. Sử dụng Hedges' g khi kích thước mẫu nhỏ hoặc cho phân tích tổng hợp.
Khi nào tôi nên sử dụng Glass's delta thay vì Cohen's d?
Sử dụng Glass's delta khi hai nhóm có độ lệch chuẩn khác nhau đáng kể, hoặc trong các thiết kế thực nghiệm nơi một nhóm là nhóm kiểm soát thực sự. Glass's delta chỉ sử dụng độ lệch chuẩn của nhóm kiểm soát làm mẫu số, điều này có thể phù hợp hơn khi tác động điều trị làm thay đổi tính biến thiên.
Cohen's d âm có nghĩa là gì?
Cohen's d âm cho biết Nhóm 2 có trung bình cao hơn Nhóm 1. Giá trị tuyệt đối vẫn đại diện cho độ lớn của hiệu ứng. Dấu chỉ đơn giản cho biết hướng của sự khác biệt. Ví dụ, d = -0.5 có nghĩa là Nhóm 2 vượt qua Nhóm 1 nửa độ lệch chuẩn.
Độ lệch chuẩn gộp được tính như thế nào?
Độ lệch chuẩn gộp kết hợp tính biến thiên từ cả hai nhóm, được trọng số theo bậc tự do của chúng. Công thức là: spooled = sqrt(((n₁-1)s₁² + (n₂-1)s₂²) / (n₁+n₂-2)). Điều này tạo ra một giá trị trung bình có trọng số tính đến các kích thước mẫu khác nhau.
Tài nguyên bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính Cohen's d" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-cohen/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 24 tháng 1, 2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Thống kê và phân tích dữ liệu:
- Máy tính ANOVA
- Máy tính trung bình số học
- Máy Tính Trung Bình - Độ Chính Xác Cao
- Máy tính độ lệch trung bình
- Trình tạo biểu đồ hộp và râu
- Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
- Máy tính Hệ số Biến đổi
- Máy tính Cohen
- Máy tính tỷ lệ tăng trưởng kép
- Máy tính khoảng tin cậy
- Máy Tính Khoảng Tin Cậy cho Tỷ lệ Mới
- Máy Tính Hệ Số Tương Quan
- Máy tính Trung bình Hình học
- Máy tính Trung bình Hài hòa
- Trình tạo Histogram
- Máy tính Phạm vi Liên vùng
- Máy tính kiểm định Kruskal-Wallis
- Máy Tính Hồi Quy Tuyến Tính
- Máy tính Tăng trưởng Logarit
- Máy tính kiểm định Mann-Whitney U
- Máy tính Độ lệch Tuyệt đối Trung bình
- Máy tính trung bình
- Máy tính Số trung bình, Trung vị, Yếu vị
- Máy tính độ lệch tuyệt đối trung vị
- Máy tính Trung vị
- Máy tính Midrange
- Máy tính Chế độ
- Máy tính Giá trị ngoại lệ
- Máy tính độ lệch chuẩn dân số-độ chính xác cao
- Máy tính tứ phân vị
- Máy tính Độ lệch Tứ phân vị
- Máy tính Phạm vi
- Máy Tính Độ Lệch Chuẩn Tương Đối Nổi bật
- Máy tính RMS
- Máy tính trung bình mẫu Nổi bật
- máy tính kích thước mẫu
- Máy tính độ lệch chuẩn mẫu
- Trình Tạo Biểu Đồ Phân Tán
- Máy tính độ lệch chuẩn - Độ chính xác cao Nổi bật
- Máy Tính Lỗi Tiêu Chuẩn
- Máy tính Thống kê
- Máy Tính Kiểm Định t
- máy tính phương sai (Độ chính xác cao)
- Trình tính Z-Score Mới