Cách sử dụng
- Ở mục Tính từ, chọn dữ liệu bạn biết — trung bình và SD, t, F, r hoặc tỷ số odds.
- Nhập các giá trị.
- Đọc các cỡ hiệu ứng và nhãn mức độ.
Giải thích tùy chọn
- Cohen's d và Hedges' g
- d = hiệu hai trung bình ÷ SD gộp; g hiệu chỉnh d cho mẫu nhỏ và phổ biến trong phân tích tổng hợp.
- Quy đổi
- r = d / √(d² + 4) với các nhóm bằng nhau; η² = F·df₁ / (F·df₁ + df₂); quy đổi tỷ số odds sang d dùng ln(OR)·√3/π.
Ví dụ minh họa
Hai nhóm 30 người, trung bình 24 và 20, cả hai độ lệch chuẩn đều bằng 5. Độ lệch chuẩn gộp là 5, nên:
| Đại lượng | Giá trị | Nhãn |
|---|---|---|
| d của Cohen | 0,80 | Lớn |
| g của Hedges | 0,79 | Lớn |
| r | 0,37 | Trung bình |
| η² | 0,138 | Trung bình |
pooled SD = √(((n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²) ÷ (n₁+n₂−2))
g = d × (1 − 3 ÷ (4(n₁+n₂) − 9)) = 0.8 × (1 − 3/231)Cùng một kết quả có thể nhận nhãn khác nhau giữa d, r và η² vì mỗi đại lượng có thang chuẩn riêng, nên chúng không thể thay thế cho nhau. Các nhãn dùng ngưỡng của Cohen (1988):
| Nhãn | d | r | η² |
|---|---|---|---|
| Nhỏ | 0,2 | 0,1 | 0,01 |
| Trung bình | 0,5 | 0,3 | 0,06 |
| Lớn | 0,8 | 0,5 | 0,14 |
Giá trị F chỉ quy đổi được sang d khi nó so sánh hai nhóm (df₁ = 1).
Câu hỏi thường gặp
Thế nào là hiệu ứng lớn?
Ngưỡng thô của Cohen: d 0,2 nhỏ, 0,5 trung bình, 0,8 lớn; r 0,1/0,3/0,5; η² 0,01/0,06/0,14. Bối cảnh rất quan trọng.
d được tính thế nào cho mẫu ghép cặp?
Là dz = t / √n, tức hiệu trung bình chia cho SD của các hiệu. Nó không thể so sánh trực tiếp với d của mẫu độc lập.
Dữ liệu của tôi có bị tải lên không?
Không. Các phép tính chạy ngay trong trình duyệt của bạn.
Quyền riêng tư
Công cụ này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Tệp và văn bản được xử lý ngay trên thiết bị và không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi.