使い方
- 「計算の元になる値」で、手元にある値（平均と SD、t、F、r、オッズ比）を選びます。
- 値を入力します。
- 効果量と大きさのラベルを確認します。
オプションの説明
- Cohen の d と Hedges の g
- d = 平均差 ÷ プールした SD です。g は小さな標本向けに d を補正したもので、メタアナリシスでよく使われます。
- 変換式
- 等しいサイズの群では r = d / √(d² + 4)、η² = F·df₁ / (F·df₁ + df₂)。オッズ比から d への変換には ln(OR)·√3/π を使います。
計算例
30 人ずつの 2 群で、平均が 24 と 20、SD はどちらも 5 とします。プールした SD は 5 なので、次のようになります。
| 指標 | 値 | ラベル |
|---|---|---|
| Cohen の d | 0.80 | 大 |
| Hedges の g | 0.79 | 大 |
| r | 0.37 | 中 |
| η² | 0.138 | 中 |
pooled SD = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²) ÷ (n₁+n₂−2))
g = d × (1 − 3 ÷ (4(n₁+n₂) − 9)) = 0.8 × (1 − 3/231)同じ結果でも、d、r、η² ではそれぞれ別の基準尺度があるため、ラベルが異なることがあり、これらは互いに置き換えられません。ラベルには Cohen (1988) の区切り値を使っています。
| ラベル | d | r | η² |
|---|---|---|---|
| 小 | 0.2 | 0.1 | 0.01 |
| 中 | 0.5 | 0.3 | 0.06 |
| 大 | 0.8 | 0.5 | 0.14 |
F 値を d に変換できるのは、2 群を比較する場合 (df₁ = 1) だけです。
よくある質問
どのくらいが大きい効果ですか。
Cohen のおおまかな目安は、d が 0.2 で小、0.5 で中、0.8 で大。r は 0.1/0.3/0.5、η² は 0.01/0.06/0.14 です。文脈も考慮してください。
対応のある標本の d はどう計算しますか。
dz = t / √n、つまり差の平均を差の SD で割った値です。独立した標本の d とは直接比較できません。
データはアップロードされますか。
いいえ。計算はすべてブラウザー内で行われます。
プライバシー
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