Cohen's d is an effect size used to

Cohen's d is an effect size used to indicate the standardised difference between two means. It can be used, for example, to accompany reporting of t-test and ANOVA results. It is also widely used in meta-analysis.

Cohen's d is an appropriate effect size for the comparison between two means. APA style strongly recommends use of ESs. Partial eta-squared covers how much variance in a DV is explained by an IV, but that IV possibly has multiple levels and hence partial eta-squared doesn't explain the size of difference between each of the pairwise mean differences.

Cohen's d can be calculated as the difference between the means divided by the pooled SD::

frac { extrm{mean difference}} { extrm{standard deviation}} or frac { extrm{M2 - M1}} { extrm{pooled standard deviation}}
Cohen's d, etc. is not available in SPSS, hence use a calculator such as those listed in external links.

In an ANOVA, you need to be clear about which two means you are interested in knowing about the size of difference between. This could most likely mean that you are interested in several d's, e.g., to compare marginal totals (for main effects) or cells (for interactions). In general, it is recommended to report all relevant Cohen's d values unless you've got a particular reason to just focus on a one or some of the possible values. From a descriptive statistics table, calculating Cohen's d is relatively straightforward.

Calculating Cohen's d provides useful information for discussion (e.g., allows ready comparison with meta-analyses and the size of effects reported in other studies). Where you are reporting about differences between two means, then a standardised mean effect size (such as d) would be an appropriate accompaniment to inferential testing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ของโคเฮน d คือ ขนาดผลการใช้เพื่อบ่งชี้ความแตกต่างแบบระหว่างสองวิธี สามารถใช้ ตัวอย่าง การพร้อมรายงานการทดสอบ t และการวิเคราะห์ความแปรปรวนผล ยังแพร่หลายใช้ในการวิเคราะห์เมตาของโคเฮน d คือ มีขนาดผลที่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างสองวิธี สไตล์อาป้าขอแนะนำใช้ของ ESs บางส่วนลอการิทึมเอตากครอบคลุมจำนวนผลต่างใน DV จะอธิบายความเป็น IV แต่ว่า IV อาจมีหลายระดับ และบางส่วนดังนั้นลอการิทึมเอตากไม่อธิบายขนาดของความแตกต่างระหว่างแต่ละที่แพร์ไวส์หมายถึง ความแตกต่างสามารถคำนวณของโคเฮน d เป็นความแตกต่างระหว่างวิธีหาร SD รวม::frac { extrm{mean แตกต่าง} } { extrm{standard เบี่ยงเบน} } หรือ frac { extrm{M2 - M1 } } { extrm{pooled มาตรฐาน เบี่ยงเบน} } D ของโคเฮน ฯลฯ ไม่มีโปรแกรม ใช้เครื่องคำนวณเช่นในการเชื่อมโยงภายนอกดังนั้นในการวิเคราะห์ความแปรปรวน คุณจำเป็นต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับวิธีที่สองคุณจะรู้เกี่ยวกับขนาดของความแตกต่างระหว่าง นี้ส่วนใหญ่อาจหมายถึง ว่า คุณมีความสนใจในหลายบริษัทอสังหาริม เช่น การเปรียบเทียบผลกำไรเบื้องต้น (สำหรับผลหลัก) หรือเซลล์ (โต้ตอบ) ทั่วไป งานการรายงานค่า d ของโคเฮนที่เกี่ยวข้องทั้งหมดยกเว้นว่าคุณมีเหตุผลที่เฉพาะจะเน้นเพียงหนึ่งหรือบางส่วนของค่าเป็นไปได้ จากตารางสถิติพรรณนา การคำนวณ d ของโคเฮนได้ค่อนข้างตรงไปตรงมาคำนวณของโคเฮน d ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการสนทนา (เช่น ให้เปรียบเทียบพร้อมกับวิเคราะห์เมตาและขนาดของผลรายงานในการศึกษาอื่น ๆ) คุณจะรายงานเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสองวิธี แล้วขนาดผลเฉลี่ยแบบ (เช่น d) จะเป็นสปาที่เหมาะสมเพื่อทดสอบเพียงน้อยนิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

d โคเฮนเป็นขนาดผลใช้ในการระบุความแตกต่างระหว่างสองมาตรฐานหมายถึง มันสามารถใช้ตัวอย่างเช่นจะมาพร้อมกับการรายงานของ t-test และผลการวิเคราะห์ความแปรปรวน นอกจากนี้ยังใช้กันอย่างแพร่หลายใน meta-analysis. งโคเฮนเป็นผลขนาดที่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างสองวิธี รูปแบบ APA ขอแนะนำให้ใช้ ESS กทพสแควร์บางส่วนครอบคลุมวิธีการแปรปรวนมากในการ DV จะมีการอธิบายโดย IV แต่ IV ที่อาจจะมีหลายระดับและบางส่วนด้วยเหตุนี้กทพสแควร์ไม่ได้อธิบายขนาดของความแตกต่างระหว่างกันในความแตกต่างเฉลี่ยจากจำนวน. งโคเฮนสามารถ ผลต่างระหว่างวิธีการหารด้วย pooled SD :: frac { textrm {หมายถึงความแตกต่าง }} { textrm มาตรฐาน { เบี่ยงเบน}} หรือ frac { textrm {M2 - M1}} { textrm {pooled มาตรฐาน เบี่ยงเบน}} d โคเฮนและอื่น ๆ ที่ไม่สามารถใช้ได้ในโปรแกรม SPSS จึงใช้เครื่องคิดเลขเช่นที่ระบุไว้ในการเชื่อมโยงภายนอก. ใน ANOVA คุณจะต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับการที่สองหมายความว่าคุณมีความสนใจในการรู้จัก เกี่ยวกับขนาดของความแตกต่างระหว่าง นี้ส่วนใหญ่มีแนวโน้มอาจหมายความว่าคุณมีความสนใจในหลาย d 's เช่นเพื่อเปรียบเทียบผลรวมร่อแร่ (สำหรับผลกระทบหลัก) หรือเซลล์ (สำหรับการติดต่อ) โดยทั่วไปก็จะแนะนำให้รายงานทุกโคเฮนที่เกี่ยวข้องของค่างจนกว่าคุณจะได้มีเหตุผลใดที่จะเพียงแค่มุ่งเน้นไปที่หนึ่งหรือบางส่วนของค่าที่เป็นไปได้ จากตารางสถิติเชิงพรรณนาการคำนวณงโคเฮนเป็นค่อนข้างตรงไปตรง. การคำนวณงโคเฮนให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการสนทนา (เช่นช่วยให้การเปรียบเทียบพร้อมกับการวิเคราะห์เมตาและขนาดของผลกระทบที่มีการรายงานในการศึกษาและอื่น ๆ ) ที่คุณมีการรายงานเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสองวิธีแล้วผลเฉลี่ยขนาดมาตรฐาน (เช่น d) จะเป็นไปด้วยความเหมาะสมกับการทดสอบเชิงอนุมาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โคเฮนเป็น D ผลขนาดมาตรฐานที่ใช้บ่งบอกความแตกต่างระหว่างสองวิธี มันสามารถใช้ ตัวอย่างเช่น พร้อมกับรายงานผลการทดสอบค่าที ( t-test ) และ นอกจากนี้ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์อภิมาน

Cohen D จะเหมาะสมต่อขนาดเพื่อเปรียบเทียบระหว่างสองวิธี สไตล์ APA ขอแนะนำใช้ นางบางส่วนและครอบคลุมความแปรปรวนยกกำลังสองเท่าไหร่อธิบายด้วย DV IV แต่ที่ 4 อาจจะมีหลายระดับ และดังนั้น และบางส่วนพร้อมอธิบายไม่ได้ขนาดของความแตกต่างระหว่างแต่ละความแตกต่างหมายถึงคู่

Cohen D สามารถคำนวณเป็นความแตกต่างระหว่างวิธีการแบ่งโดยรวม SD : :

frac N { textrm { หมายความว่าความแตกต่าง } } { { textrm ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน } } หรือ { textrm frac { m2 - 1 } { รวม } { textrm ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน } }
Cohen D , ฯลฯ ไม่สามารถใช้ได้ในโปรแกรมจึงใช้เครื่องคิดเลขเช่น แสดงการเชื่อมโยงภายนอก

ในทางเดียว คุณต้องชัดเจน เรื่องที่ 2 หมายถึง คุณสนใจในการรู้เกี่ยวกับขนาดของความแตกต่างระหว่างนี้มักจะหมายความว่าคุณมีความสนใจใน หลาย ดี เช่น การเปรียบเทียบต้นทุนรวม ( สำหรับผลหลัก ) หรือเซลล์ ( ปฏิสัมพันธ์ ) โดยทั่วไปจะแนะนำให้รายงานที่เกี่ยวข้องของโคเฮน D ค่าจนกว่าคุณจะมีเหตุผลใดที่จะมุ่งเน้นเพียงหนึ่งหรือบางส่วนของค่าที่เป็นไปได้ จากตารางสถิติเชิงพรรณนา ,การคำนวณของโคเฮน D จะค่อนข้างตรงไปตรงมา

การคำนวณของโคเฮน ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการอภิปราย ( เช่น ให้พร้อม โดยวิธีการวิเคราะห์เมต้าและเปรียบเทียบกับขนาดของผลรายงานในการศึกษาอื่น ๆ ) ที่คุณมีการรายงานเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสองวิธีการ แล้วมาตรฐานค่าเฉลี่ยขนาดอิทธิพล ( เช่น D ) จะเป็น accompaniment ที่เหมาะสมในการทดสอบเชิงอนุมาน