Calculator mărimea efectului
Calculează d al lui Cohen, eta pătrat, V al lui Cramér sau mărimea efectului pentru corelație în câteva secunde — cu interpretare, interval de încredere 95% și o frază în stil APA gata de copiat.
Calculează d al lui Cohen, eta pătrat, V al lui Cramér sau mărimea efectului pentru corelație în câteva secunde — cu interpretare, interval de încredere 95% și o frază în stil APA gata de copiat.
Grupul 1
Grupul 2
Pentru un test t pentru eșantioane independente: df = n₁ + n₂ − 2
d al lui Cohen
Praguri de referință (Cohen, 1988): 0,20 mic · 0,50 mediu · 0,80 mare
Numărul de grupuri − 1
N − numărul de grupuri
Eta pătrat (η²)
Praguri de referință (Cohen, 1988): 0,01 mic · 0,06 mediu · 0,14 mare
Rândurile × coloanele tabelului tău de contingență
V al lui Cramér
Pentru un test de corelație: df = N − 2
Corelație (r)
Praguri de referință (Cohen, 1988): 0,10 mic · 0,30 mediu · 0,50 mare · interval de încredere prin transformarea z a lui Fisher
Mărimea efectului este un număr standardizat care îți spune cât de mare este o diferență sau o legătură — nu doar dacă ea există. Valoarea p poate atinge pragul de semnificație și pentru un efect minuscul, atunci când eșantionul e mare, și poate rata un efect consistent, atunci când eșantionul e mic. De aceea ediția a șaptea a normelor APA și majoritatea comisiilor cer astăzi să raportezi mărimea efectului alături de fiecare statistică de test. Dacă vrei tabloul complet, citește ghidul despre mărimea efectului și de ce contează.
Măsura potrivită depinde de testul pe care l-ai aplicat. Ai aici un tabel de orientare rapidă:
| Test statistic | Mărimea efectului | Mic | Mediu | Mare |
|---|---|---|---|---|
| Test t (independent sau perechi) | d al lui Cohen | 0,20 | 0,50 | 0,80 |
| ANOVA | η² / η² parțial | 0,01 | 0,06 | 0,14 |
| Test chi-pătrat | V al lui Cramér (tabel 2×2) | 0,10 | 0,30 | 0,50 |
| Corelație | r Pearson / Spearman | 0,10 | 0,30 | 0,50 |
d al lui Cohen exprimă diferența dintre mediile a două grupuri în unități de abatere standard: un d de 0,50 înseamnă că grupurile diferă cu o jumătate de abatere standard, indiferent de scala de măsurare. Eta pătrat îți arată ce proporție din varianța variabilei dependente este explicată de factorul de grupare într-un ANOVA. V al lui Cramér măsoară cât de puternică este asocierea dintre două variabile categoriale dintr-un test chi-pătrat — ține minte că pragurile lui scad pe măsură ce tabelul se mărește, iar calculatorul se ocupă singur de asta. În fine, coeficientul de corelație r este el însuși o mărime a efectului; ridicat la pătrat, îți dă proporția de varianță comună.
În stilul APA, mărimea efectului stă imediat după statistica de test și valoarea p, de exemplu: t(58) = 2,87, p = 0,006, d = 0,74. Valorile care nu pot depăși 1 (precum r, η² și V) se scriu fără zero în față. Calculatorul îți generează chiar el fraza — introduci statisticile, apeși pe calculează și copiezi rândul în stil APA direct în capitolul de rezultate. Acolo unde intervalul de încredere e practica obișnuită (d al lui Cohen și r), este inclus și intervalul de încredere 95%.
Ține minte că pragurile lui Cohen sunt convenții, nu legi. Un efect „mic” poate fi important în practica medicală, iar unul „mare” poate fi banal în psihofizică. Interpretează întotdeauna cifra în contextul domeniului tău și al studiilor anterioare. Dacă nu ești sigur ce test ți se potrivește, pornește de la ghidul de alegere a testului statistic, iar pentru citirea corectă a semnificației vezi articolul despre interpretarea valorii p.
Află de câți subiecți ai nevoie pentru designul studiului tău.
Răspunzi la câteva întrebări și afli testul potrivit pentru datele tale.
Primești o explicație pe înțelesul tuturor a valorii p, cu formatare APA.
Generezi fraze de rezultate impecabile, în ediția a șaptea a stilului APA.
Încarcă datele în Academic Stats Agent și primești testul potrivit, mărimile efectului și un raport în stil APA gata de predat — în câteva minute.
Încearcă gratuit Academic Stats Agent