사용 방법
- 「계산에 사용할 값」에서 가지고 있는 값(평균과 SD, t, F, r, 오즈비)을 선택하세요.
- 값을 입력하세요.
- 효과 크기와 크기 표시를 확인하세요.
옵션 설명
- Cohen의 d와 Hedges의 g
- d = 평균 차이 ÷ 통합 SD예요. g는 작은 표본에 맞게 d를 보정한 값으로 메타분석에서 흔히 써요.
- 변환
- 집단 크기가 같을 때 r = d / √(d² + 4), η² = F·df₁ / (F·df₁ + df₂)예요. 오즈비에서 d로 변환할 때는 ln(OR)·√3/π를 사용해요.
계산 예시
각각 30명인 두 집단의 평균이 24와 20이고 표준편차는 둘 다 5라고 해 볼게요. 합동 표준편차는 5이므로 결과는 다음과 같아요.
| 측정값 | 값 | 해석 |
|---|---|---|
| Cohen’s d | 0.80 | 큼 |
| Hedges’ g | 0.79 | 큼 |
| r | 0.37 | 중간 |
| η² | 0.138 | 중간 |
pooled SD = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²) ÷ (n₁+n₂−2))
g = d × (1 − 3 ÷ (4(n₁+n₂) − 9)) = 0.8 × (1 − 3/231)같은 결과라도 d, r, η²는 각자의 기준 척도가 있어서 다른 해석이 붙을 수 있으므로 서로 바꿔 쓸 수 없어요. 해석은 Cohen(1988)의 기준을 따라요.
| 해석 | d | r | η² |
|---|---|---|---|
| 작음 | 0.2 | 0.1 | 0.01 |
| 중간 | 0.5 | 0.3 | 0.06 |
| 큼 | 0.8 | 0.5 | 0.14 |
F 값은 두 집단을 비교하는 경우(df₁ = 1)에만 d로 변환할 수 있어요.
자주 묻는 질문
어느 정도가 큰 효과인가요?
Cohen의 대략적인 기준은 d가 0.2이면 작음, 0.5이면 중간, 0.8이면 큼이고, r은 0.1/0.3/0.5, η²는 0.01/0.06/0.14예요. 맥락도 고려하세요.
대응표본의 d는 어떻게 계산하나요?
dz = t / √n, 즉 차이의 평균을 차이의 SD로 나눈 값이에요. 독립표본의 d와 직접 비교할 수는 없어요.
내 데이터가 업로드되나요?
아니요. 계산은 모두 브라우저에서 이루어져요.
개인정보 보호
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