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如何使用JASP轻松计算cohen'sd效应量指标

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现在一些期刊论文要求,在显著性检验P值有显著性时(P<0.05),还应当报告效应量指标。所谓效应量,英文名称为Effect size,用以衡量自变量和因变量之间关联强度的指标,  几乎不受样本量大小的影响。

如何使用JASP轻松计算cohen's d效应量指标

在t检验和方差分析或中,效应量表现为均值的差异程度。  t检验中常用Cohen's d效应量指标,表明两个均数之间的标准差异;而η^2(偏η^2)主要用于ANOVA,表明与变量X的水平变化有关的变量Y的变化比率。

在常见的  SPSS统计软件中,t检验过程并没有提供Cohen's d指标的计算,因此当有需要报告该效应指标时,我们还需自己手工计算或者使用其他统计软件完成。

好消息,JASP统计软件可以轻松输出Cohen's d效应量!

如何使用JASP轻松计算cohen's d效应量指标

JASP是一款全新的统计软件,它完全免费而且不用写代码,和SPSS一样通过鼠标点击和拖拽菜单参数即可轻松实现统计分析,小兵已经开始使用并持续输出相关案例实践。

案例实践

40名基础条件相近的运动员随机分到两个小组每组20人,分别给予不同的训练方式。预考察在不同训练方式下运动员的成绩有无差异。

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首先马上做分组的描述统计,了解两组数据的基本情况。

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组1测试成绩为(63.590 ± 13.509),组2测试成绩为(73.568 ± 10.609)。显而易见,组2的训练方式的成绩比组1平均高出10分。

然后正态分布与方差齐次检验,数据正态且方差齐,满足两个基本条件。

如何使用JASP轻松计算cohen's d效应量指标

现在来看t检验的结果。

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组1测试成绩为(63.590 ± 13.509),组2测试成绩为(73.568 ± 10.609)。认为两种不同的训练方式对测试成绩影响的差异有统计学意义(t=-2.600,P=0.013<0.05)。  
 
 Cohen's d效应量指标

最后我们再报告一下Cohen's d效应量指标。

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只需要在参数选项区域勾选Effect size、勾选Cohen's d,如有必要的话再多勾选一个置信区间。

最终结果:

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JASP在t检验表格基础上新增3列,分别为Cohen's d指标统计量值和其95%置信区间。

怎么解读呢?直接取绝对值来看,此时Cohen's d=0.822。

一般上Cohen's d取值0.2~0.5为小效应,0.5~0.8中等效应,0.8以上为大效应。

本例Cohen's d=0.822在0.8以上,故认为两组数据的均值差异程度明显(Cohen's d=0.822)。

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