Cohen's d计算器
Cohen's d计算器计算Cohen's d，这是一种效应大小的度量，表示两个均值之间的标准化差异。
什么是Cohen's d？
Cohen's d是社会科学中广泛使用的统计量，用于量化两组均值之间以其标准差为单位的差异。它对于理解研究结果的实际意义特别有用。
Cohen's d是使用以下公式计算的：
\( d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_p} \)
其中：
\( \bar{X}_1, \bar{X}_2 \) = 样本1和样本2的均值
\( s_p \) = 合并标准差
计算合并标准差
合并标准差的计算公式为：
\( s_p = \sqrt{ \frac{(n_1 -1)s_1^2 + (n_2 -1)s_2^2}{n_1 + n_2 -2} } \)
其中：
\( s_1, s_2 \) = 样本1和样本2的标准差
\( n_1, n_2 \) = 样本1和样本2的样本量
结果解释
以下是结果中每项的解释：
- 样本1数据: 您为样本1输入的单个数据点。
- 样本2数据: 您为样本2输入的单个数据点。
- 样本1的均值（M₁）： 样本1的平均值，通过将所有观测值相加并除以观测值的数量计算得出。
- 样本2的均值（M₂）： 样本2的平均值。
- 样本1的标准差（SD₁）： 衡量样本1数据点从均值的变化或离散程度。
- 样本2的标准差（SD₂）： 衡量样本2数据点从均值的变化或离散程度。
- 合并标准差（SD_pooled）： 两个样本的组合标准差，按其自由度加权。它代表两个样本内的平均变异性。
- Cohen's d： 两个均值之间的标准化差异，通过将均值之差除以合并标准差计算得出。它表示差异的大小，以标准差为单位。
解释Cohen's d：
- 0.2 – 小效应大小（组间差异在实际中较小）
- 0.5 – 中等效应大小（差异适中）
- 0.8 – 大效应大小（差异显著）
Cohen's d的使用案例
Cohen's d在各个领域中使用：
- 心理学： 测量治疗或干预的效果。
- 教育： 评估教学方法的影响。
- 医学： 评估治疗的有效性。
参考文献：
引用此内容、页面或工具为：
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by miniwebtool team. Updated: Nov 08, 2024
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